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Aplicações e exemplos de uso.

Algumas aplicações e exemplos de uso da Inteligência Artificial: Classificação de Documentos, Segmentação de Clientes, Fraudes no Comércio Eletrônico, Sistemas Meteorológicos, Diagnóstico Médico, Detecção de Anomalias, Análise de Estabilidade Econômica e Análise de Redes Sociais.

Sistemas Neurais.


São sistemas especializados em inteligência artificial que utilizam aprendizado de máquina para a tomada de decisão nas soluções de problemas complexos.

O Aprendizado de Máquina possibilita a obtenção de melhores resultados que o K-Means porque ele diminui substancialmente o tempo gasto com pré-processamentos e conhecimento detalhado sobre os dados que serão usados na solução de cada caso.




Notícias sobre Inteligência Artificial.

Notícias, novidades e tendências sobre Machine Learning, Deep Learning e Redes Neurais Artificiais. Explore pesquisas e relatórios do setor da linha de frente das notícias sobre as tecnologias aplicadas no Aprendizado de Máquina.

April 21, 2022

Pesquisadores do estado da Geórgia projetam dispositivo de visão artificial para microrrobôs

Fin é um editor experiente com foco nas linhas de frente de notícias de negócios globais e tendências tecnológicas de ponta. Ele publicou entrevistas envolventes com figuras líderes da indústria como CBS, Rakuten, Spotify e muito mais. Quando não está batendo atrás de um laptop, ele pode ser encontrado pesquisando e explorando os mercados de criptomoedas e NFT. Você pode seguir o Twitter dele @FinStrathern ou se conectar com ele em https://www.linkedin.com/in/finstrathern/.

April 21, 2022

Um novo estado da arte para visão não supervisionada.

Previsões de segmentação semântica não supervisionadas no desafio de segmentação "CocoStuff 27". O STEGO não usa rótulos para descobrir e segmentar objetos consistentes. Ao contrário dos algoritmos anteriores, as previsões do STEGO são consistentes, detalhadas e não omitem objetos-chave..

April 21, 2022

Scientists create algorithm to assign a label to every pixel in the world, without human supervision

Rotular dados pode ser uma tarefa árdua. É a principal fonte de sustento dos modelos de visão computacional; sem ela, eles teriam muita dificuldade em identificar objetos, pessoas e outras características importantes da imagem. No entanto, produzir apenas uma hora de dados marcados e rotulados pode levar 800 horas do tempo humano. Nossa compreensão de alta fidelidade do mundo se desenvolve à medida que as máquinas podem perceber e interagir melhor com o nosso entorno. Mas eles precisam de mais ajuda.

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Temos uma equipe de Tecnologia da Informação especializada em Machine Learning e suas aplicações, que podem ser implementadas com soluções para Desktop, Web Services, SOAP, RESTful, JSON e Microsserviços.
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