No segundo artigo sobre Modelos Determinísticos e Estocásticos em IA vamos explorar potencial vs. limitações devido à natureza estocástica dos LLMs, porque a aleatoriedade afeta confiabilidade e auditabilidade, como contornar as limitações e problemas dos LLMs e recomendações de uso.
Em Inteligência Artificial (IA), os modelos podem ser divididos em duas categorias fundamentais quanto ao seu comportamento: determinísticos e estocásticos. Esses termos se referem à presença (ou ausência) de aleatoriedade nas respostas geradas. De forma simples e didática: Um modelo determinístico produz sempre o mesmo resultado dadas as mesmas condições, enquanto um modelo estocástico envolve elementos probabilísticos e pode gerar resultados diferentes mesmo sob condições idênticas.
Neste comparativo técnico, você vai entender o que são as técnicas de Label Encoding e One-Hot Encoding, suas diferenças, quando aplicar cada uma, os desafios associados e exemplos práticos para resolver problemas de negócios.
Preparamos uma tabela para ajudar a compreender as diferenças entre IA, Machine Learning, Deep Learning e LLM. Confira!
Neste artigo, apresentamos uma visão sobre MLOps explorando sua definição e papel no ciclo de vida do aprendizado de máquina, casos de uso concretos nas empresas, desafios de implementação, limitações e principais ferramentas do mercado. Boa leitura
Neste artigo discutiremos o conceito de interpretabilidade e sua importância, as técnicas populares para explicar modelos (como SHAP, LIME e métodos baseados em regras), exemplos práticos em negócios e, por fim, as limitações e desafios envolvidos.
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A posição em si não especifica realmente os papéis individuais, que podem variar de empresa para empresa. Mas neste artigo, vamos colocar alguma luz sobre o assunto e compreender Qual a Diferença Entre Cientista de Dados e Engenheiro de Machine Learning.
Com o rápido crescimento da Inteligência Artificial, surge uma demanda cada vez maior por Engenheiros de Machine Learning.
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O que é aprendizagem de máquina? Qual é a relação com a Inteligência Artificial? E o que os profissionais de tecnologia devem saber sobre seus potenciais benefícios e desafios? Vamos responder estas perguntas antes de analisar 17 Casos de Uso de Machine Learning.
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Data Science (Ciência de Dados) e Inteligência Artificial (IA) fornecem ferramentas cada vez mais importantes no campo da geologia, revolucionando a forma como os geólogos coletam, analisam e interpretam dados.
O Aprendizado de Máquina (ML – Machine Learning) está sendo adotado por empresas em quase todos os setores. Muitas empresas estão buscando plataformas de infraestrutura de ML para impulsionar seu movimento de adoção da Inteligência Artificial em seus negócios.