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Aprendizagem automática aplicada e IA para engenheiros

by Jeff Prosise

April 2025

Intermediate to advanced

428 pages

12h 6m

Portuguese (Portugal, Brazil)

O'Reilly Media, Inc.

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O que é a aprendizagem automática?Aprendizagem automática versus inteligência artificialAprendizagem supervisionada versus não supervisionadaAprendizagem não supervisionada com k-Means ClusteringAplicação do k-Means Clustering a dados de clientesSegmentar clientes usando mais de duas dimensõesAprendizagem supervisionadak-vizinhos mais próximosUsando k-Nearest Neighbors para classificar floresResumo
Regressão linearÁrvores de decisãoFlorestas aleatóriasMáquinas de aumento de gradienteMáquinas de vetor de suporteMedidas de precisão para modelos de regressãoUtilizar a regressão para prever as tarifas de táxiResumo
Regressão logísticaMedidas de precisão para modelos de classificaçãoDados categóricosClassificação bináriaClassifica os passageiros que viajaram no TitanicDetetar fraudes com cartões de créditoClassificação multiclasseConstruir um modelo de reconhecimento de dígitosResumo
Preparar o texto para classificaçãoAnálise de sentimentosNaive BayesFiltragem de spamSistemas de recomendaçãoSemelhança de cossenoCriar um sistema de recomendação de filmesResumo
Como funcionam as máquinas de vetor de suporteNúcleosTruques do kernelAfinação de hiperparâmetrosNormalização de dadosPipeliningUtilização de SVMs para reconhecimento facialResumo
Compreender a análise de componentes principaisFiltragem de ruídoAnonimização de dadosVisualizando dados de alta dimensãoDeteção de anomaliasUtilizar a ACP para detetar fraudes com cartões de créditoUtilização de PCA para prever a falha de rolamentosDeteção multivariada de anomaliasResumo
Consumir um modelo Python a partir de um cliente PythonControlo de versões de ficheiros PickleConsumir um modelo Python a partir de um cliente C#Contentorizar um modelo de aprendizagem automáticaUtilizar o ONNX para colmatar o fosso linguísticoCriar modelos ML em C# com ML.NETAnálise de sentimentos com ML.NETGuardar e carregar modelos ML.NETAdicionar capacidades de aprendizagem automática ao ExcelResumo

Compreender as Redes NeuronaisTreinar redes neuraisResumo
Criar redes neurais com o Keras e o TensorFlowDimensiona uma rede neuralUtiliza uma Network+ para prever as tarifas de táxiClassificação binária com redes neuraisFazendo previsõesTreina uma rede neural para detetar fraudes com cartões de créditoClassificação multiclasse com redes neuraisTreina uma Network+ para reconhecer rostosAbandonoGuardar e carregar modelosCallbacks do KerasResumo
Compreender as CNNsUsa o Keras e o TensorFlow para criar CNNsTreina uma CNN para reconhecer a vida selvagem do ÁrticoCNNs pré-treinadasUtilizar o ResNet50V2 para classificar imagensAprendizagem por transferênciaUtiliza a aprendizagem por transferência para identificar a vida selvagem do ÁrticoAumento de dadosAumento da imagem com ImageDataGeneratorAumento de imagem com camadas de aumentoAplicação da ampliação de imagens à vida selvagem do ÁrticoPooling globalClassificação de áudio com CNNsResumo
Deteção de rostoDeteção de rostos com Viola-JonesUsando a implementação OpenCV de Viola-JonesDeteção de rostos com redes neurais convolucionaisExtrair rostos de fotografiasReconhecimento facialAplicar a aprendizagem por transferência ao reconhecimento facialReforçar a aprendizagem por transferência com pesos específicos da tarefaArcFaceJuntando tudo: Detetar e reconhecer rostos em fotografiasLidar com rostos desconhecidos: Classificação de Conjuntos Fechados e de Conjuntos AbertosResumo
R-CNNsMáscara R-CNNYOLOYOLOv3 e KerasDeteção de objectos personalizadaTreinar um modelo de deteção de objectos personalizado com o serviço de visão personalizadaUtilização do modelo exportadoResumo
Preparação do textoEmbeddings de palavrasClassificação do textoAutomatiza a vetorização de textoUtiliza a vectorização de texto num modelo de análise de sentimentosFatorizar a ordem das palavras nas previsõesRedes Neuronais Recorrentes (RNNs)Utilizar modelos pré-treinados para classificar textoTradução automática neuralCodificadores-Decodificadores LSTMTransformador Codificador-DecodificadorConstrução de um modelo NMT baseado em transformadoresUtilizar modelos pré-treinados para traduzir textoRepresentações de codificadores bidireccionais a partir de transformadores (BERT)Construir um sistema de resposta a perguntas baseado no BERTAperfeiçoar o BERT para efetuar análises de sentimentoResumo
Apresentando os Serviços Cognitivos do AzureChaves e pontos finaisChamando as APIs dos Serviços Cognitivos do AzureContentores dos Serviços Cognitivos do AzureO serviço de visão por computadorO serviço linguísticoO serviço de traduçãoO serviço de discursosJunta tudo: Contoso TravelResumo

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Prefácio

Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com

Durante a minha vida, assisti a três grandes revoluções técnicas: primeiro o computador pessoal, depois a Internet e, por último, o smartphone. A aprendizagem automática (ML) e a IA são tão importantes como as três e terão um impacto igualmente profundo nas nossas vidas.

Comecei a interessar-me pela aprendizagem automática no dia em que a empresa do meu cartão de crédito me ligou a confirmar que eu estava a tentar comprar um colar de 700 dólares. Não estava, mas fiquei curioso: como é que eles sabiam que não era eu? Utilizo o meu cartão em todo o mundo e, para que saibas, de vez em quando compro coisas bonitas à minha mulher. Nunca a empresa do cartão de crédito recusou uma compra legítima, mas várias vezes assinalou corretamente compras fraudulentas, sendo que a anterior foi uma tentativa de alguém no Brasil de usar o meu cartão para comprar um bilhete de avião. Desta vez foi diferente: a joalharia ficava a 3 quilómetros da minha casa. Tentei imaginar um algoritmo que pudesse detetar de forma tão fiável a fraude com cartões de crédito no ponto de venda. Não demorou muito para perceber que algo mais poderoso do que um simples algoritmo estava em ação.

Descobriu-se que a empresa de cartões de crédito passa cada transação por um modelo sofisticado de aprendizagem automática que é incrivelmente hábil na deteção de fraudes. Esse momento mudou a minha vida. ...