Como Máquinas Aprendem: ... Fundamentos E Algoritmos de Machine Learning, Redes Neurais E Deep Learning, Paperback/Valter Rodrigues

Como Máquinas Aprendem: ... Fundamentos E Algoritmos de Machine Learning, Redes Neurais E Deep Learning, Paperback/Valter Rodrigues

An publicare
2018
Nr. Pagini
664
ISBN
9781724099648

Descriere

Description Uma das tecnologias mais promissoras para nosso futuro cibern tico, a Ci ncia dos Dados, faz uso das inova es que os algoritmos de aprendi-zagem introduzem, como o estado da arte dos dom nios de Machine Le-arning, Redes Neurais e Deep Learning. Conhecer como essa nova tecnologia funciona significa entender como m quinas aprendem e, por consequ ncia, se preparar para iniciar uma no-va profiss o, ou um curso de p s-gradua o, ou tomar iniciativa para acompanhar os projetos e neg cios tecnol gicos que as empresas est o empreendendo, que como caminhos de qualifica o vislumbram um futu-ro pleno de oportunidades. Para quem procura uma refer ncia textual em l ngua portuguesa, deve buscar fontes que auxiliem na forma o de uma base s lida, focada em fundamentos e racionalidades mais importantes do ciclo de aprendiza-gem, que embasam os algoritmos de aprendizagem. Este livro oferece uma cobertura que combina amplitude e profundidade sobre Ci ncia dos Dados e Algoritmos de Aprendizagem. Apresenta con-ceitos consolidados, fundamentos, principais t cnicas, algoritmos mais importantes e detalha o ciclo de aprendizagem que formaliza como as m quinas aprendem. Procura atrav s de uma escrita em um estilo infor-mal e acess vel, equilibrar a profundidade dos aspectos te ricos apontan-do as limita es pr ticas e abordando com sufici ncia as bases matem ti-cas e as especificidades heur sticas, na tentativa de tornar mais f cil a compreens o da l gica que suporta as diversas teorias e n o perca a mo-tiva o sobre um assunto que pode representar um futuro brilhante nas suas carreiras profissionais. Adequado para alunos universit rios em n vel avan ado de gradua o, profissionais com n vel superior e aqueles que estejam iniciando p s-gradua o e que n o sejam especializados em estat stica, ci ncia da com-puta o, matem tica e engenharia.

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