Aprendizado de máquina e redes neurais - página 9

[MetaQuotes]

Aula 10 - Chatbots / Considerações finais

Stanford CS230: Aprendizado Profundo | Outono 2018 | Aula 10 - Chatbots / Considerações finais

O vídeo aborda vários tópicos relacionados à construção de chatbots com aprendizado profundo. O palestrante discute processamento de linguagem natural, recuperação de informações e aprendizado por reforço como métodos para a construção de chatbots. A importância do contexto, classificação de intenção, marcação de slot e treinamento conjunto é enfatizada. A palestra também aborda maneiras de gerar dados automaticamente para treinar chatbots, avaliar seu desempenho e construir sistemas de gerenciamento de contexto para eles. O palestrante incentiva os alunos a usar suas habilidades para trabalhar em projetos significativos e elevar toda a raça humana. Por fim, ele agradece aos alunos por seu trabalho árduo e os incentiva a continuar fazendo a diferença no mundo usando IA.

• 00:00:00 Nesta seção, o palestrante apresenta um estudo de caso sobre como construir um chatbot para auxiliar os alunos na inscrição do curso ou na busca de informações. O palestrante enfatiza que os chatbots são um tópico industrial significativo e têm sido difíceis de construir, e a comunidade acadêmica tem ajudado a melhorá-los. O chatbot construído para esta área restrita assume que os alunos apenas pedirão para obter informações sobre um curso ou se inscrever no curso. O palestrante incentiva o público a formar pares em grupos e obter ideias de métodos que podem ser usados para implementar esse chatbot. Algumas das abordagens sugeridas incluíam o uso de RNNs e aprendizado de transferência para processar linguagem natural e recuperação de informações de armazenamento predefinido.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o vídeo discute como o aprendizado por reforço pode ser usado em chatbots para ajudar a tomar decisões sobre respostas. A conversa entre os palestrantes destaca a importância do contexto e como o resultado da conversa nem sempre está em cada etapa. O aprendizado por reforço pode ajudar a aprender uma política para o chatbot, que dado um estado pode nos dizer qual ação tomar a seguir. O vocabulário comumente usado em assistentes de conversação também é apresentado, incluindo elocução, intenção e slots, juntamente com a discussão de conversas de uma e várias voltas. O vídeo termina com uma sessão de brainstorming sobre o tipo de rede e conjunto de dados necessários para treinar o modelo para detectar a intenção.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante discute o uso de filtros para detectar a intenção por trás das entradas do usuário em chatbots, que podem funcionar melhor do que redes neurais recorrentes nos casos em que a entrada pretendida do usuário é sempre codificada em um pequeno número de palavras . O palestrante sugere o uso de classificadores de sequência convolucional ou recorrente para detectar slots, que identificam informações específicas que um chatbot precisaria recuperar para ajudar o usuário, como os horários de partida e chegada no caso de um chatbot de reserva de voos. O palestrante enfatiza a importância de rotular e codificar dados em um determinado formato para identificar slots nas entradas do usuário.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante discute a possibilidade de treinamento conjunto para chatbots. Ele sugere o uso de uma rede que pode fazer classificação de intenção e marcação de slot e essa rede seria supervisionada por duas funções de perda diferentes. O palestrante também menciona que o treinamento conjunto de duas redes geralmente é útil, pois permite que ambas as redes aprendam o mesmo tipo de recursos. Além disso, ele apresenta diferentes maneiras de adquirir dados de chatbot, como usar o Mechanical Turk para coletar dados anotados manualmente, ter um serviço de assistência de bate-papo humano para inserir dados e gerar automaticamente alguns dados substituindo datas, cursos, trimestres e outras tags.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante discute maneiras de gerar dados automaticamente para chatbots de treinamento, como usar conjuntos de dados de datas, cursos e outras tags e preencher espaços em declarações de usuários com esses dados. Eles também sugerem o uso de taggers de parte da fala e modelos de reconhecimento de entidades nomeadas para marcar e rotular conjuntos de dados automaticamente. Além disso, o palestrante enfatiza a importância de ter dados gerados automaticamente e rotulados manualmente para evitar o overfitting. Por fim, o palestrante demonstra como o chatbot pode identificar a intenção do usuário e preencher vagas para concluir tarefas como matricular um aluno em uma turma, mesmo quando todas as informações necessárias não são fornecidas no enunciado inicial.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o vídeo explica o processo de construção de um sistema de gerenciamento de contexto para chatbots usando redes de memória. O sistema envolve o registro de todos os enunciados do histórico do usuário no armazenamento, que é comparado com o enunciado atual usando uma codificação da frase por meio de incorporação de palavras e um RNN. Um vetor de atenção é então calculado usando um produto interno softmax, dando ao chatbot uma série de pesos para determinar a relevância de cada memória para o enunciado atual. Um vetor de saída final é então executado através de uma sequência de empilhamento de slots, onde o tagger pode determinar os slots que faltam para a função desejada, como matricular um aluno em uma aula.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o palestrante discute as limitações dos assistentes de conversação e como superá-las. Uma abordagem é usar um gráfico de conhecimento onde a intenção de um usuário pode ser identificada e seguida através do gráfico para determinar os slots que precisam ser preenchidos. O palestrante explica que os grafos de conhecimento são usados na indústria para lidar com várias intenções e seus slots correspondentes. Por fim, a palestra discute como avaliar o desempenho de um chatbot, onde o palestrante cita um trabalho de pesquisa que descreve como usar o Mechanical Turk para avaliar as respostas de um chatbot.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção da palestra, o professor discute maneiras de pontuar as respostas do chatbot e avaliar os chatbots entre si por meio de opiniões de usuários e experimentos de pontuação média de opinião. A palestra passa a discutir os requisitos necessários para criar um assistente vocal, incluindo sistemas de fala para texto e texto para fala, e recomenda leitura adicional sobre o assunto para alunos interessados. Por fim, o professor fornece conselhos sobre o que incluir em um projeto de classe, como explicar minuciosamente as decisões tomadas durante o projeto, relatar o ajuste de hiperparâmetros e enviar o código ao GitHub para revisão particular pelos TAs.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, o palestrante incentiva os alunos a não desanimarem se o projeto não atender às expectativas. Eles destacam que está tudo bem se não superarem o estado da arte em todas as tarefas e lembram os alunos de relatar seus resultados, explicar por que não funcionou e fornecer referências. Eles também mencionam que os apêndices são permitidos para páginas adicionais e que serão avaliados com base em seu argumento de venda de três minutos e dois minutos de perguntas do TA. Por fim, eles incentivam os alunos a explorar outras aulas na universidade, como visão computacional e modelos generativos profundos, além de reforçar que os alunos de Stanford podem fazer a diferença no mundo com seu trabalho.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, Andrew Ng discute como o aprendizado de máquina pode ser aplicado para resolver problemas importantes e significativos na sociedade. Ele cita exemplos como a otimização da torrefação do grão de café e o desenvolvimento de um aplicativo que diagnostica raios-X, o que pode melhorar muito o acesso aos serviços de radiologia em áreas onde eles são escassos. Ele incentiva os alunos a usar seu conjunto exclusivo de habilidades da classe para trabalhar em projetos que mais importam, desde a melhoria da saúde até o combate às mudanças climáticas e a educação global. Ng acredita que o número de projetos significativos excede o número de pessoas qualificadas em aprendizado profundo e que todos os alunos têm a chance de fazer a diferença no mundo.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante conta uma história sobre como dirigir um trator e incentiva os ouvintes a se divertirem enquanto realizam um trabalho significativo. Ele sugere que, embora muitos graduados possam trabalhar na indústria de tecnologia, eles não devem ignorar as oportunidades inexploradas de IA fora das indústrias de software. Ele exorta os alunos a usar suas habilidades para elevar toda a raça humana, trabalhar com fins lucrativos e sem fins lucrativos e afetar o governo. Por fim, ele agradece aos alunos por seu trabalho árduo nas aulas e espera que eles usem suas habilidades únicas de IA para fazer trabalhos importantes e ajudar outras pessoas.

[MetaQuotes]

Parte 1/2 do Curso Completo de Aprendizado de Máquina - Aprenda Aprendizado de Máquina 10 Horas | Tutorial de aprendizado de máquina | Edureka

Para sua conveniência, fornecemos um cronograma geral e depois um detalhado para cada parte. Você pode ir direto para o momento certo, assistir em um modo conveniente para você e não perder nada.

1. 00:00:00 - 01:00:00 Este tutorial em vídeo sobre aprendizado de máquina começa explicando as diferenças entre Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo, com foco em como o aprendizado de máquina funciona extraindo padrões de conjuntos de dados. As várias categorias de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço, são explicadas junto com seus casos de uso em diferentes setores, como bancos, saúde e varejo. O aprendizado profundo também é apresentado como um tipo específico de aprendizado de máquina que depende de redes neurais artificiais para aprender o mapeamento de funções complexas. O tutorial também aborda como usar o Anaconda Navigator com o notebook Jupyter e demonstra como criar diferentes modelos de aprendizado de máquina usando o conjunto de dados Iris.
2. 01:00:00 - 02:00:00 Esta parte abrange uma variedade de tópicos, incluindo análise exploratória de dados, criação de conjuntos de dados de validação, construção de modelos, estatística básica, técnicas de amostragem, medidas de tendência central e variabilidade, probabilidade de eventos, ganho de informações e entropia, árvores de decisão e matriz de confusão. O tutorial fornece uma compreensão abrangente de cada tópico e suas implicações práticas no aprendizado de máquina. O tutorial enfatiza a importância do conhecimento estatístico, análise de dados e interpretação na construção de um modelo de sucesso.
3. 02:00:00 - 03:00:00 Este vídeo cobre vários tópicos, desde o básico de probabilidade e distribuição de probabilidade, até regressão linear e logística e, finalmente, teste de hipótese e algoritmos de aprendizado supervisionado. O instrutor explica os diferentes tipos de probabilidade e demonstra problemas de probabilidade, além de abordar o conceito de intervalo de confiança e teste de hipótese no aprendizado de máquina. O vídeo também fornece informações sobre algoritmos de aprendizado supervisionado, como regressão linear, regressão logística e florestas aleatórias. Por fim, o instrutor explica como calcular e determinar a equação da linha de regressão usando o método dos mínimos quadrados e apresenta o conceito de R ao quadrado como uma medida de ajuste de dados.
4. 03:00:00 - 04:00:00 Ao longo do vídeo, o palestrante usa exemplos do mundo real para demonstrar como aplicar conceitos de aprendizado de máquina, como usar um conjunto de dados de tamanhos de cabeça e pesos cerebrais para encontrar uma relação linear ou analisar o Desastre do Titanic para determinar quais fatores afetam a taxa de sobrevivência de um passageiro. Além disso, o palestrante destaca a importância da organização e limpeza de dados para garantir resultados precisos antes de mergulhar nos valores de entrada de escala e introduzir o conceito de classificação.
5. 04:00:00 - 05:00:00 Esta seção do curso de aprendizado de máquina aborda o conceito de árvores de decisão e como elas podem ser usadas para problemas de classificação. O tutorial em vídeo discute o processo de construção de uma árvore de decisão, incluindo a seleção do nó raiz com base no ganho de informações e a poda da árvore para melhorar a precisão. A seção também aborda o uso de Random Forest, uma coleção de árvores de decisão, para a tomada de decisões em vários domínios, como bancos e marketing. O palestrante fornece exemplos de codificação e uma explicação passo a passo do algoritmo, facilitando a compreensão dos iniciantes.
6. 05:00:00 - 06:00:00 O vídeo fornece uma visão geral de vários algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo Random Forest, K-Nearest Neighbor (KNN) e Naive Bayes. O vídeo explica como o algoritmo Random Forest é usado no setor bancário para determinar se um solicitante de empréstimo será inadimplente ou não inadimplente, como o algoritmo KNN pode ser usado para prever o tamanho da camiseta de um cliente e como o Naive Bayes algoritmo pode ser usado para filtragem de e-mail e detecção de spam. O vídeo também explica o teorema de Bayes e como ele pode ser implementado em cenários da vida real usando um conjunto de dados. Além disso, o instrutor fornece exemplos práticos e demonstrações de como implementar esses algoritmos usando Python e a biblioteca scikit-learn.
7. 06:00:00 - 07:00:00 Esta seção do tutorial "Machine Learning Full Course" abrange vários tópicos avançados, incluindo Support Vector Machines, métodos de agrupamento (incluindo K-means, fuzzy c-means e agrupamento hierárquico), análise de cesta de mercado, mineração de regras de associação e aprendizado por reforço. O algoritmo A-priori é explicado em detalhes para mineração frequente de conjuntos de itens e geração de regras de associação, e um exemplo é fornecido usando dados de transações online de uma loja de varejo. O vídeo também investiga os conceitos de valor e valor de ação, processo de decisão de Markov e exploração versus exploração no aprendizado por reforço. Um cenário de problema envolvendo robôs autônomos em uma fábrica de automóveis é usado como ilustração do aprendizado por reforço em ação.
8. 07:00:00 - 07:50:00 Este tutorial em vídeo sobre aprendizado de máquina abrange vários tópicos, incluindo a equação de Bellman, Q-learning, habilidades técnicas necessárias para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina bem-sucedido, tendências salariais e descrições de cargos e as responsabilidades de um engenheiro de aprendizado de máquina. O tutorial enfatiza a importância de habilidades técnicas, como linguagens de programação, álgebra linear e estatística, bem como habilidades não técnicas, como visão de negócios, comunicação eficaz e conhecimento do setor. O palestrante também discute vários projetos de aprendizado de máquina de código aberto que podem ser explorados, como Tensorflow.js, DensePose e BERT. No geral, o tutorial apresenta uma visão geral abrangente do aprendizado de máquina e suas aplicações em vários campos.

Linha do tempo detalhada para partes do curso em vídeo

Parte 1

• 00:00:00 Nesta seção, é explicado que o aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial que se concentra no design de sistemas que podem tomar decisões e previsões com base em dados, permitindo que os computadores atuem e tomem decisões baseadas em dados sem serem explicitamente programados para uma tarefa específica. A seção também esclarece a confusão entre inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo, afirmando que o aprendizado de máquina é um subconjunto de IA que lida com a extração de padrões de conjuntos de dados. Além disso, é fornecida a agenda do curso, projetada no formato iniciante ao avançado e abrange vários tópicos, incluindo aprendizado supervisionado e não supervisionado, aprendizado de reforço e projetos para preparar os alunos para o mercado de trabalho.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, é explicada a diferença entre aprendizado de máquina, IA e aprendizado profundo. O aprendizado de máquina é um processo que envolve algoritmos que podem se adaptar a mudanças com base em um conjunto de dados de treinamento rotulado ou não rotulado, enquanto o aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que usa redes neurais para obter melhor precisão. Três tipos de aprendizado de máquina são introduzidos: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. O aprendizado supervisionado é explicado como um método em que cada instância de um conjunto de dados de treinamento possui atributos de entrada e uma saída esperada, e o algoritmo aprende o padrão de entrada que gera a saída esperada. Algoritmos populares de aprendizado supervisionado incluem regressão linear, floresta aleatória e máquinas de vetor de suporte. Exemplos de casos de uso de aprendizado supervisionado em bancos, saúde, varejo e automação de fala são compartilhados.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o vídeo explica as duas categorias de aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado e não supervisionado. O aprendizado supervisionado é demonstrado por exemplos como assistentes de voz como Siri ou previsão de padrões climáticos, onde a máquina é alimentada com dados e resultados esperados, enquanto o aprendizado não supervisionado é quando não há saída esperada e a máquina é deixada para descobrir estruturas ocultas nos dados aprendendo os padrões. O clustering é dado como um exemplo de aprendizado não supervisionado usando o algoritmo k-means, onde instâncias de dados semelhantes são agrupadas em clusters para identificar padrões sem adicionar rótulos a eles. As diferenças entre aprendizado supervisionado e não supervisionado são explicadas, em que o primeiro tem um resultado esperado, o segundo é deixado para descobrir estruturas ocultas.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o instrutor discute a aplicação do aprendizado não supervisionado em diferentes setores, como bancos, saúde e varejo. No setor bancário, o aprendizado não supervisionado é usado para segmentar clientes usando agrupamento e pesquisa. Na área da saúde, é usado para categorizar dados de ressonância magnética e construir um modelo que reconheça diferentes padrões. Por fim, no setor de varejo, o aprendizado não supervisionado é usado para recomendar produtos aos clientes com base em suas compras anteriores. O instrutor então passa a explicar o aprendizado por reforço, que permite que os agentes de software determinem o comportamento ideal dentro de um contexto para maximizar o desempenho, alavancando dois mecanismos: exploração e exploração. O instrutor fornece um exemplo de Pavlov treinando seu cão usando o aprendizado por reforço antes de discutir a aplicação do aprendizado por reforço em diferentes setores, como bancos, saúde e varejo.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante explica a diferença entre Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) e destaca a importância da IA devido à explosão de dados nos últimos anos. Eles descrevem a IA como uma técnica que permite à máquina replicar o comportamento humano e aprender com a experiência. Eles também discutem o aprendizado de máquina como um subconjunto de IA que permite que os computadores tomem decisões baseadas em dados e melhorem com o tempo quando expostos a novos dados. Além disso, o palestrante enfatiza a importância de reduzir a diferença entre o valor estimado e o valor real no aprendizado de máquina e discute como adicionar mais variáveis e pontos de dados pode ajudar a melhorar o modelo. Por fim, o aprendizado profundo é apresentado como um motor de foguete alimentado por uma grande quantidade de dados.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, aprendemos sobre aprendizado profundo, um tipo particular de aprendizado de máquina inspirado na funcionalidade de células cerebrais chamadas neurônios. Ele usa redes neurais artificiais que pegam conexões de dados entre neurônios artificiais e as ajustam de acordo com o padrão de dados, permitindo que um sistema aprenda o mapeamento de funções complexas sem depender de nenhum algoritmo específico. O aprendizado profundo localiza automaticamente quais recursos são mais importantes para a classificação, ao contrário do aprendizado de máquina, em que os recursos precisam ser fornecidos manualmente. O aprendizado profundo depende fortemente de máquinas e GPUs de ponta, que realizam uma grande quantidade de operações de multiplicação de matrizes necessárias para a otimização do algoritmo. Por outro lado, os algoritmos de aprendizado de máquina podem funcionar em máquinas de baixo custo.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, a abordagem de resolução de problemas dos algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina é comparada com a dos algoritmos de aprendizado profundo. O primeiro envolve dividir o problema em subpartes, resolvê-los individualmente e, em seguida, combiná-los para alcançar o resultado desejado. Em contraste, os algoritmos de aprendizado profundo resolvem o problema de ponta a ponta. Algoritmos de aprendizado profundo, no entanto, levam mais tempo para treinar devido aos muitos parâmetros neles. Durante o teste, os algoritmos de aprendizado profundo levam menos tempo para serem executados em comparação com os algoritmos de aprendizado de máquina. Finalmente, as árvores de decisão e a regressão linear ou logística são preferidas na indústria, pois são mais fáceis de interpretar do que os algoritmos de aprendizado profundo.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o narrador explica como baixar e usar o Anaconda Navigator para iniciar aplicativos, gerenciar pacotes conda e canais por meio de uma interface gráfica de usuário de desktop sem a necessidade de usar comandos de linha de comando. Depois de baixar o Anaconda Navigator, o narrador se concentra no Jupyter Notebook, que é basicamente um arquivo Json com três partes principais: metadados, formato do Notebook e uma lista de células. O painel tem três guias: outros arquivos, em execução e clusters. Essas guias contêm processos e notebooks em execução e apresentam a lista de clusters disponíveis. O narrador percorre essas guias e explica seu significado e opções como edição de arquivo, caixas de seleção, menus suspensos e botões iniciais disponíveis em cada guia.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção da transcrição, o palestrante discute o fluxo de trabalho típico de um notebook Jupyter para análise de dados, que envolve criar um notebook, adicionar análise, codificação e saída e, em seguida, organizar e apresentar a análise com o Markdown. O palestrante observa que a segurança nos notebooks Jupyter pode ser uma preocupação e discute os mecanismos de segurança padrão, como a limpeza de HTML bruto e a incapacidade de executar JavaScript externo. Para adicionar segurança a um notebook, o palestrante descreve como criar uma chave resumida de segurança e compartilhá-la com colegas. Além disso, o palestrante explica como configurar os parâmetros de exibição usando o Code Mirror e, em seguida, demonstra como executar o código Python em um notebook Jupyter.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção do vídeo, o instrutor demonstra como criar e usar o notebook Jupyter em Python. O exemplo inclui a criação de um novo notebook e a execução do código Python nas células. O instrutor destaca o recurso de numeração de células e sintaxe codificada por cores do Jupyter, bem como as funções de salvamento automático e ponto de verificação. Além disso, eles mostram como ler e manipular um conjunto de dados usando a biblioteca Pandas. O conjunto de dados Iris é importado e as estatísticas básicas são calculadas no conjunto de dados para fins de demonstração.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, o vídeo apresenta vários algoritmos de aprendizado de máquina que podem ajudar a responder a perguntas como o valor de mercado de uma casa, se um e-mail é spam ou se há alguma fraude. O primeiro algoritmo é o algoritmo de classificação, que prevê categorias com base nos dados fornecidos. O algoritmo de detecção de anomalias é usado para identificar pontos de dados incomuns ou outliers, enquanto os algoritmos de agrupamento agrupam dados com base em condições semelhantes. Os algoritmos de regressão prevêem os próprios pontos de dados, como o valor de mercado de uma casa. O vídeo demonstra como criar seis modelos diferentes de aprendizado de máquina com a ajuda do conjunto de dados Iris, um conhecido conjunto de dados que consiste em medições de flores, onde a quinta coluna indica a espécie da flor. Esse conjunto de dados é considerado bom para entender atributos que são numéricos e usar algoritmos de aprendizado supervisionado.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção do tutorial em vídeo, o instrutor está preparando o ambiente para o programa de aprendizado de máquina Python com a ajuda do Anaconda Navigator e do Jupyter notebook. Em seguida, é verificada a versão das diferentes bibliotecas utilizadas no programa. Em seguida, o conjunto de dados da flor de íris é carregado usando a biblioteca Panda e os nomes das colunas são identificados. Finalmente, o número de linhas e colunas no conjunto de dados são impressos para verificar se ele foi carregado corretamente e uma amostra do conjunto de dados é visualizada.

Parte 2

• 01:00:00 Nesta seção, o instrutor demonstra como explorar e entender os atributos de um determinado conjunto de dados. O exemplo usado é o conjunto de dados da flor Iris, e o instrutor primeiro exibe as primeiras 30 instâncias do conjunto de dados e, em seguida, resume cada atributo usando a função de descrição. O número de instâncias pertencentes a cada classe também é exibido. O instrutor então gera gráficos univariados, especificamente gráficos de caixa e bigodes, para demonstrar a distribuição de cada atributo de entrada. Os valores de compartilhamento x e y são explicados e o instrutor opta por não compartilhar esses valores. Finalmente, um histograma é criado para cada variável de entrada para entender melhor sua distribuição.
  
  
• 01:05:00 Nesta seção do curso de aprendizado de máquina, o foco está na criação de modelos e na estimativa de sua precisão com base em dados não vistos. A primeira etapa é criar um conjunto de dados de validação dividindo os dados carregados em duas partes, onde 80% são usados para treinar o modelo e os 20% restantes são retidos como o conjunto de dados de validação. O modelo é então avaliado usando métodos estatísticos para estimar a precisão nos dados não vistos, e um equipamento de teste é criado usando validação cruzada de 10 vezes para estimar a taxa de precisão de instâncias previstas corretamente para o total de instâncias no conjunto de dados. A métrica usada para avaliação é a precisão, que dá a porcentagem de quão precisa é a previsão.
  
  
• 01:10:00 Nesta seção do vídeo, o apresentador discute a construção de cinco tipos diferentes de modelos usando seis algoritmos diferentes, incluindo análise discriminante linear de regressão logística, k-vizinho mais próximo, árvore de decisão, Naïve Bayes e máquinas de vetor de suporte, para determinar o modelo mais preciso para comparar com os outros. O apresentador explica que a estimativa de precisão para cada modelo é essencial e eles executam um script para testar cada modelo e selecionar o mais preciso. Também é essencial manter o conjunto de dados de teste independente para verificação final da precisão, evitando vazamento de dados ou overfitting. O apresentador enfatiza a importância de entender as terminologias básicas em estatística e probabilidade, que são fundamentais para todos os algoritmos de aprendizado, ciência de dados e aprendizado profundo.
  
  
• 01:15:00 Nesta seção do vídeo, o instrutor começa discutindo a importância dos dados e fornece uma definição formal de dados como fatos e estatísticas coletados para referência ou análise. Os dados são divididos em duas subcategorias: dados qualitativos e dados quantitativos. Dados qualitativos lidam com características e descritores que podem ser observados subjetivamente e são ainda divididos em dados nominais e ordinais. Por outro lado, os dados quantitativos lidam com números e coisas e são divididos em dados discretos e contínuos. Os dados discretos podem conter um número finito de valores possíveis, enquanto os dados contínuos podem conter um número infinito de valores possíveis. Além disso, o instrutor explica a diferença entre uma variável discreta, também conhecida como variável categórica, e uma variável contínua.
  
  
• 01:20:00 Nesta seção, o palestrante apresenta o conceito de variáveis e explica a diferença entre variáveis discretas e contínuas, os dois tipos de dados. Além disso, a seção abrange variáveis independentes e dependentes. O palestrante então passa para a definição de estatística, que é o estudo de como os dados podem ser usados para resolver problemas complexos. Estatística envolve coleta de dados, análise, interpretação e apresentação. O palestrante fornece vários exemplos em que a estatística pode ser aplicada, como testar a eficácia de uma nova droga, analisar apostas em jogos de beisebol e identificar relações variáveis em um relatório de negócios. A seção termina com uma explicação da terminologia estatística básica, incluindo população e amostra. A diferença entre os dois é que uma população é uma coleção de indivíduos, objetos ou eventos a serem analisados, enquanto uma amostra é um subconjunto da população. A amostragem adequada é importante para representar toda a população e inferir conhecimento estatístico a partir dela.
  
  
• 01:25:00 Nesta seção, o vídeo discute o conceito de amostragem e por que é usado em estatística. A amostragem é um método usado para estudar uma amostra de uma população, a fim de fazer inferências sobre toda a população sem estudar todos na população. Existem dois tipos principais de técnicas de amostragem: amostragem probabilística e amostragem não probabilística. O foco deste vídeo é a amostragem probabilística e inclui três tipos: amostragem aleatória, amostragem sistemática e amostragem estratificada. O vídeo também apresenta os dois principais tipos de estatística: estatística descritiva e estatística inferencial.
  
  
• 01:30:00 Nesta seção, o instrutor explica a diferença entre estatística descritiva e inferencial. A estatística descritiva é usada para descrever e resumir as características de um conjunto de dados específico, enquanto a estatística inferencial é usada para fazer previsões e generalizar grandes conjuntos de dados com base em uma amostra. Medidas de tendência central e medidas de variabilidade são duas medidas importantes na estatística descritiva. As medidas de centro incluem média, mediana e moda, enquanto as medidas de variabilidade incluem intervalo, intervalo interquartílico, variância e desvio padrão. O exemplo de encontrar a potência média ou média dos carros é usado para ilustrar o conceito de medidas de tendência central.
  
  
• 01:35:00 Nesta seção do tutorial, o instrutor explica as medidas de tendência central, que incluem média, mediana e moda. A média é calculada somando todos os valores de uma variável e, em seguida, dividindo-a pelo número de pontos de dados. A mediana, que é o valor do meio do conjunto de dados organizado, é calculada tomando a média dos dois valores do meio quando há um número par de pontos de dados. A moda, o valor mais frequente no conjunto de dados, é calculada verificando qual valor é repetido mais vezes. Em seguida, o instrutor aborda as medidas de dispersão, que incluem amplitude, amplitude interquartil (IQR), variância e desvio padrão. Os quartis dividem o conjunto de dados em quatro partes para obter o IQR.
  
  
• 01:40:00 Nesta seção do vídeo, o instrutor explica os conceitos de intervalo interquartílico, variância, desvio, variância amostral, variância populacional e desvio padrão. Ele fornece fórmulas para calcular essas medidas de variabilidade e dá um exemplo de como calcular o desvio padrão. O conceito de ganho de informação e entropia é introduzido, que são importantes para a construção de algoritmos de aprendizado de máquina como árvores de decisão e floresta aleatória. O instrutor explica que a entropia é uma medida de incerteza nos dados e fornece uma fórmula para seu cálculo.
  
  
• 01:45:00 Nesta seção do vídeo, o apresentador explica os conceitos de probabilidade de evento, ganho de informação e entropia usando um caso de uso para prever se uma partida pode ser jogada ou não com base nas condições climáticas. A apresentação usa árvores de decisão, com o nó mais alto sendo o nó raiz e ramificações que levam a outros nós que contêm sim ou não. A variável nublada é mostrada como uma saída definida e certa, enquanto Sunny e Rain têm saídas mistas mostrando um nível de impureza baseado na possibilidade de determinar se um jogo está sendo jogado ou não. Os conceitos de entropia e ganho de informação são usados para medir a impureza ou incerteza do resultado.
  
  
• 01:50:00 Nesta seção do vídeo, o instrutor explica como selecionar a melhor variável ou atributo para dividir os dados em uma árvore de decisão usando medidas de entropia e ganho de informação. A fórmula para entropia é mostrada, com um exemplo de cálculo resultando em um valor de 0,9940. Todas as combinações possíveis para nós raiz são então apresentadas, ou seja, Outlook, Windy, Humidity e Temperature. O ganho de informação é calculado para cada atributo, com a variável que resulta no maior ganho de informação considerada como a mais significativa e escolhida como o nó raiz, fornecendo o resultado mais preciso. O ganho de informação para Windy é baixo, enquanto os valores para Outlook e Humidity são decentes, mas menores que Outlook, que tem o maior valor de ganho de informação.
  
  
• 01:55:00 Nesta seção, o apresentador explica o conceito de matriz de confusão, que é uma matriz usada para avaliar o desempenho de um modelo de classificação comparando os resultados reais e previstos. A matriz de confusão representa o número de verdadeiros positivos, verdadeiros negativos, falsos positivos e falsos negativos nas previsões de um modelo. O apresentador fornece um exemplo considerando um conjunto de dados de 165 pacientes, dos quais 105 têm uma doença e 50 não. O apresentador explica como calcular a precisão do modelo usando a matriz de confusão e mostra como interpretar os resultados da matriz.

Parte 3

• 02:00:00 Nesta seção, o conceito de matriz de confusão foi explicado no contexto do aprendizado de máquina. A matriz inclui verdadeiros positivos, verdadeiros negativos, falsos positivos e falsos negativos, todos relacionados à precisão das previsões feitas pelo modelo. A seção também abordou os fundamentos da probabilidade, incluindo a relação entre probabilidade e estatística, bem como as diferentes terminologias associadas à probabilidade, como experimento aleatório, espaço amostral e evento. Eventos disjuntos e não disjuntos também foram discutidos, com exemplos dados para ilustrar as diferenças entre os dois.
  
  
• 02:05:00 Nesta seção, o instrutor discute probabilidade e distribuição de probabilidade, com foco na função de densidade de probabilidade (PDF), distribuição normal e o teorema do limite central. O PDF é usado para encontrar a probabilidade de uma variável aleatória contínua em um intervalo especificado, e o gráfico é contínuo em um intervalo, com a área limitada pela curva de uma função de densidade e o eixo x igual a 1. Distribuição normal, também conhecida como distribuição Gaussiana, representa a propriedade simétrica da média, com os dados próximos à média ocorrendo com mais frequência do que os dados distantes da média, e aparece como uma curva de sino. Finalmente, o teorema do limite central afirma que a distribuição amostral da média de qualquer variável aleatória independente será normal ou quase normal se o tamanho da amostra for grande o suficiente.
  
  
• 02:10:00 encontrado calculando a probabilidade marginal, que é a probabilidade de um evento ocorrer incondicionalmente em qualquer outro evento. No caso de uso fornecido, a probabilidade é de 45/105, pois há 45 candidatos que se inscreveram para o Adder em um treinamento de maldição de um total de 105 candidatos. É importante entender os diferentes tipos de probabilidade, incluindo probabilidade marginal, conjunta e condicional, para resolver vários problemas. A probabilidade conjunta mede dois eventos acontecendo ao mesmo tempo, enquanto a probabilidade condicional é a probabilidade de um evento ou resultado com base na ocorrência de um evento ou resultado anterior.
  
  
• 02:15:00 Nesta seção, o instrutor explica diferentes tipos de problemas de probabilidade e demonstra como calculá-los. O problema de probabilidade conjunta é resolvido considerando o número de pessoas que passaram por um treinamento específico e possuem um bom pacote. O problema de probabilidade condicional envolve encontrar a probabilidade de um candidato ter um bom pacote dado que não passou por treinamento. O teorema de Bayes, que é utilizado no algoritmo Naive Bayes, é apresentado como uma forma de mostrar a relação entre uma probabilidade condicional e sua inversa. Um exemplo é fornecido para entender melhor o teorema, onde a probabilidade de retirar uma bola azul é calculada de uma tigela se soubermos que duas bolas azuis foram retiradas no total.
  
  
• 02:20:00 Nesta seção, o vídeo cobre a resolução de um problema de probabilidade usando probabilidade condicional e encontrando a probabilidade de ocorrência de eventos. O problema envolve escolher duas bolas azuis de um grupo de sacolas e encontrar a probabilidade de retirar uma bola azul de uma sacola específica enquanto escolhe exatamente duas bolas azuis. A solução envolve encontrar as probabilidades de pegar exatamente duas bolas azuis e tirar uma bola azul de um saco, dado que duas bolas azuis foram retiradas. O vídeo também apresenta estatísticas inferenciais e estimativa de ponto, que envolve o uso de dados de amostra para estimar parâmetros populacionais desconhecidos, como a média. O vídeo explica os conceitos de estimador e estimativa na estimativa pontual.
  
  
• 02:25:00 Nesta seção, o vídeo aborda diferentes métodos para encontrar estimativas, incluindo o método dos momentos, máxima verossimilhança, estimador de base e melhores estimadores imparciais. No entanto, o método mais conhecido de encontrar estimativas é a estimativa de intervalo, que envolve a construção de uma faixa de valores dentro da qual o valor de um parâmetro pode ocorrer. Isso dá origem a dois importantes conceitos estatísticos: intervalo de confiança e margem de erro. O intervalo de confiança mede o nível de confiança de que o intervalo estimado contém o parâmetro populacional, enquanto a margem de erro é a quantidade de erro permitida na estimativa. O vídeo fornece um exemplo de pesquisa que usa um intervalo de confiança para estimar o número de latas de ração para gatos compradas por donos de gatos em um ano.
  
  
• 02:30:00 Nesta seção, o conceito de intervalo de confiança e teste de hipótese em aprendizado de máquina é discutido. Intervalo de confiança é um intervalo de valores que fornece uma estimativa provável de um parâmetro desconhecido de uma população. O nível de confiança é declarado como a probabilidade de que a estimativa de intervalo contenha esse parâmetro populacional. A margem de erro é a maior distância possível entre a estimativa pontual e o valor do parâmetro que está sendo estimado. A fórmula para calcular a margem de erro é discutida, juntamente com um exemplo de declaração de problema. A seção segue para o teste de hipótese, que é uma técnica estatística usada para verificar formalmente se uma hipótese é aceita ou rejeitada.
  
  
• 02:35:00 Nesta seção, um exemplo de teste de hipótese é usado para explicar o conceito de hipótese nula e alternativa em estatística. O exemplo envolveu quatro meninos que foram pegos matando aula e para decidir quem iria limpar a sala, eles pegaram nomes de uma tigela. Supondo que o evento foi justo, a probabilidade de John não trapacear foi calculada usando o teste de hipótese. O conceito de valor limite foi introduzido e foi explicado que, se a probabilidade estiver abaixo do valor limite, John está trapaceando para escapar da detenção. A seção faz a transição para explicar o aprendizado supervisionado, que é onde um algoritmo aprende uma função de mapa da entrada para a saída usando um conjunto de dados. O fluxo de trabalho do aprendizado supervisionado é explicado e são fornecidos exemplos de algoritmos de aprendizado supervisionado, incluindo regressão linear, regressão logística, florestas aleatórias e classificadores ingênuos de Bayes.
  
  
• 02:40:00 Nesta seção, o vídeo explica os vários tipos de algoritmos de aprendizado de máquina que se enquadram no aprendizado supervisionado, começando com a regressão linear, um dos algoritmos mais fáceis de aprendizado de máquina que é usado para mostrar a relação entre duas variáveis com um equação linear. O vídeo também explica os vários tipos de análise de regressão, seus usos e a determinação da força dos preditores por meio da análise de regressão. Além disso, o vídeo lança luz sobre duas formas populares de análise de regressão: regressão linear e regressão logística, e como elas diferem, com a regressão linear sendo usada para mostrar a correlação entre duas variáveis, enquanto a regressão logística mapeia Y vs X para uma função sigmoide.
  
  
• 02:45:00 Nesta seção, a diferença entre regressão linear e logística é explicada. Os modelos de regressão linear usam variáveis contínuas e mapeiam para uma linha reta, enquanto os modelos de regressão logística usam variáveis categóricas e mapeiam para uma função sigmoide. A regressão linear é usada para prever variáveis contínuas, como vendas ou temperatura, enquanto a regressão logística é usada para tomar decisões verdadeiras ou falsas com base na probabilidade de ocorrência de um evento. A regressão linear não é adequada para modelos de classificação, pois o modelo precisa ser alterado a cada novo ponto de dados adicionado. A seção também discute os critérios de seleção para usar a regressão linear, como sua complexidade computacional e facilidade de compreensão. A regressão linear é usada nos negócios para avaliar tendências, analisar o impacto das mudanças de preço e avaliar riscos em serviços financeiros e domínios de seguros.
  
  
• 02:50:00 Nesta seção, o vídeo explica a regressão linear e como encontrar a melhor linha de ajuste. O vídeo usa o exemplo de plotagem de um gráfico com velocidade no eixo x e distância no eixo y para mostrar uma relação positiva entre as variáveis, e com velocidade no eixo x e tempo gasto no eixo y para mostrar uma relação negativa. O vídeo também explica como calcular a média de X e Y e plotá-la no gráfico antes de encontrar a equação da reta de regressão usando o método dos mínimos quadrados. O objetivo é minimizar o erro entre o valor estimado e o valor real.
  
  
• 02:55:00 Nesta seção do vídeo, o instrutor explica como calcular a equação da linha de regressão usando o método dos mínimos quadrados, que envolve o cálculo da inclinação (m) e da interceptação y (c) da linha de melhor ajuste que minimiza a distância entre os valores reais e previstos para um conjunto de pontos de dados. O instrutor demonstra como usar as fórmulas para encontrar os valores de y previstos para determinados valores de x, inserindo-os na equação da linha de regressão. O conceito de R-quadrado também é introduzido como uma medida estatística de quão bem os dados se ajustam à linha de regressão, com um alto valor de R-quadrado indicando um bom ajuste.

Parte 4

• 03:00:00 Nesta seção do vídeo, o instrutor explica como calcular R-quadrado, que é uma métrica para avaliação de modelo em análise de regressão. O quadrado é calculado para verificar e comparar a distância entre os valores reais e os valores previstos. O quadrado é a razão da soma dos valores previstos menos o valor médio de Y, dividido pela soma dos valores reais menos o valor médio de Y, que são então elevados ao quadrado. O valor resultante de R-quadrado pode variar de 0 a 1, onde um valor de 1 significa que os valores reais estão na própria linha de regressão, enquanto um valor de 0,02 significa que há muitos valores discrepantes nos dados, tornando difícil analisar. No entanto, espera-se que campos baseados em psicologia tenham valores de R-quadrado mais baixos, pois o comportamento humano é mais difícil de prever, mas informações valiosas ainda podem ser extraídas, pois coeficientes significativos representam a mudança média em resposta para uma unidade de mudança no preditor.
  
  
• 03:05:00 Nesta seção, o vídeo aborda a implementação da regressão linear em Python usando o Anaconda com o notebook Jupyter instalado. O tutorial usa um conjunto de dados de tamanhos de cabeça e pesos cerebrais de diferentes pessoas, e o objetivo é encontrar uma relação linear entre as duas variáveis. Depois de importar o conjunto de dados, o tutorial coleta X e Y, que consistem nos valores de tamanho da cabeça e peso do cérebro, respectivamente. Em seguida, calcula os valores de B1, B0 ou M e C, usando a média dos valores de X e Y e a fórmula para regressão linear simples. O tutorial também aborda a plotagem do modelo linear e o cálculo do valor de R ao quadrado para avaliar a qualidade do ajuste do modelo. Por fim, o vídeo apresenta a regressão logística, que é usada quando a variável dependente está no formato binário e de natureza categórica.
  
  
• 03:10:00 Nesta seção, o vídeo explica o conceito de regressão logística, que é usado quando o valor a ser previsto é 0 ou 1, em vez de estar em uma faixa contínua na regressão linear. É introduzida a curva sigmóide ou curva S, que é formada por uma equação para obter 0 ou 1 valores discretos em formato binário. É explicado o conceito de valor limite, que divide a linha e ajuda a decidir se a saída é 0 ou 1. As diferenças entre regressão linear e logística são destacadas, notadamente que a regressão linear possui variáveis contínuas, enquanto a regressão logística possui variáveis categóricas com apenas dois valores.
  
  
• 03:15:00 Nesta seção, o tutorial discute a diferença entre regressão linear e regressão logística no aprendizado de máquina. A regressão linear resolve problemas de regressão usando um gráfico de linha reta onde o valor de y pode ser calculado em relação ao valor de x, enquanto a regressão logística resolve problemas de classificação usando uma curva sigmóide. A regressão logística pode realizar a classificação multiclasse e pode ser usada para prever o clima e determinar a doença de um paciente. O tutorial fornece exemplos da vida real de como a regressão logística pode ser implementada e explica como ela será usada para analisar o conjunto de dados do desastre do Titanic em um projeto.
  
  
• 03:20:00 Nesta seção, o palestrante apresenta os vários recursos do conjunto de dados do Titanic, que incluem o número de irmãos, cônjuges, pais e filhos a bordo, número do bilhete, tarifa, número da mesa e coluna embarcada. O palestrante explica a importância de analisar e explorar os dados para entender os fatores que impactaram na taxa de sobrevivência dos passageiros. As três etapas de disputa, construção e teste do modelo são explicadas, e o palestrante faz uma demonstração de como coletar os dados e importar as bibliotecas e módulos necessários usando o Jupyter Notebook. O palestrante também fornece informações sobre as bibliotecas pandas, numpy, seaborn, matplotlib e maths e seus usos na análise de dados com Python.
  
  
• 03:25:00 Nesta seção do vídeo, o instrutor discute o processo de análise de dados no aprendizado de máquina. A primeira etapa é criar gráficos diferentes para verificar a relação entre as variáveis, por exemplo, como uma variável está afetando a outra. Vários tipos de gráficos podem ser plotados, como gráficos de correlação ou curvas de distribuição, usando bibliotecas como Seaborn e Pandas. O instrutor demonstra como traçar gráficos de contagem para comparar a taxa de sobrevivência de passageiros do sexo masculino e feminino, um gráfico baseado na classe do passageiro e histogramas para analisar as colunas de idade e tarifa. Esses gráficos ajudam a tirar conclusões sobre o conjunto de dados, como mais mulheres sobreviveram do que homens e passageiros de classes mais altas tiveram uma chance melhor de sobrevivência.
  
  
• 03:30:00 Nesta seção do vídeo, o instrutor discute a transformação de dados, que envolve a limpeza dos dados e a remoção de colunas desnecessárias ou valores nulos, pois podem afetar diretamente a precisão dos resultados. O instrutor demonstra como verificar se há valores ausentes e removê-los, substituindo-os por valores fictícios ou descartando a coluna completamente. Eles também analisam os dados ausentes usando um mapa de calor e fornecem exemplos de como visualizar os dados usando diagramas de caixa. O instrutor explica que a transformação de dados é uma etapa essencial no processo de aprendizado de máquina e destaca a importância de limpar os dados para obter resultados precisos.
  
  
• 03:35:00 Nesta seção, o vídeo aborda a transformação ou limpeza de dados removendo uma coluna com muitos valores nulos e convertendo valores de string em variáveis categóricas usando pandas. O objetivo é preparar o conjunto de dados para a regressão logística, que requer variáveis numéricas como entradas. O vídeo demonstra a eliminação da coluna "Cabin" e a remoção de valores nulos usando as funções drop e sum, respectivamente. Os valores de string são então convertidos em variáveis binárias usando a função get_dummies do pandas para variáveis como sexo e Embarque. O conjunto de dados resultante possui variáveis numéricas que podem ser usadas na regressão logística.
  
  
• 03:40:00 Nesta seção, o vídeo apresenta a manipulação de dados, que envolve a limpeza e conversão de dados em um formato adequado para análise. O exemplo usado é o conjunto de dados do Titanic, com colunas como sexo, embarque e classe de passageiro sendo convertidas em variáveis categóricas com valores binários. As colunas irrelevantes são descartadas para criar o conjunto de dados final, que inclui a coluna sobrevivente como variável dependente e as outras colunas como variáveis ou recursos independentes. Os dados são então divididos em subconjuntos de treinamento e teste usando o SKLearn.
  
  
• 03:45:00 Nesta seção, o instrutor demonstra como dividir seu conjunto de dados usando a função split com a ajuda de exemplos da documentação. O instrutor então cria um modelo de regressão logística usando o módulo sklearn e o ajusta aos dados de treinamento. As previsões são então feitas com o modelo treinado e a precisão é avaliada usando o relatório de classificação e as funções de matriz de confusão. O conceito de matriz de confusão é brevemente explicado e a pontuação de precisão é calculada importando a função de pontuação de precisão do módulo sklearn. A pontuação final de acerto obtida é de 78%, o que é considerado um bom resultado.
  
  
• 03:50:00 Nesta seção, o vídeo discute dois projetos: calcular a precisão usando números de telefone e analisar dados de SUV para determinar fatores que levam à compra. Para calcular a precisão no primeiro projeto, o apresentador mostra como calcular manualmente a soma dos números de telefone e dividi-la pela soma de todos os números de telefone para obter uma precisão de 78%. Para os dados de SUV, a regressão logística é usada para determinar quais fatores influenciam a decisão de uma pessoa de comprar um SUV. O vídeo mostra como importar bibliotecas, definir variáveis independentes e dependentes e particionar o conjunto de dados em subconjuntos de treinamento e teste. Além disso, o vídeo menciona o uso de escala padrão para valores de entrada para melhorar o desempenho.
  
  
• 03:55:00 Nesta seção, o apresentador discute a importância de reduzir os valores de entrada para melhorar o desempenho dos algoritmos de aprendizado de máquina. Eles demonstram como reduzir os valores de entrada usando o Standard Scaler e aplicar a regressão logística para fazer previsões sobre novos dados. A precisão do modelo é então calculada usando a função de pontuação de precisão do Scikit-learn. O apresentador também apresenta o conceito de classificação e sua importância na categorização de dados em diferentes categorias ou grupos com base em determinadas condições. Eles explicam que esse processo é usado para realizar análises preditivas dos dados, como identificar e-mails de spam ou detectar transações fraudulentas.

[MetaQuotes]

Parte 2/2 do Curso Completo de Aprendizado de Máquina - Aprenda Aprendizado de Máquina 10 Horas | Tutorial de aprendizado de máquina | Edureka

Para sua conveniência, fornecemos um cronograma geral e depois um detalhado para cada parte. Você pode ir direto para o momento certo, assistir em um modo conveniente para você e não perder nada.

1. 00:00:00 - 01:00:00 Este tutorial em vídeo sobre aprendizado de máquina começa explicando as diferenças entre Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo, com foco em como o aprendizado de máquina funciona extraindo padrões de conjuntos de dados. As várias categorias de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço, são explicadas junto com seus casos de uso em diferentes setores, como bancos, saúde e varejo. O aprendizado profundo também é apresentado como um tipo específico de aprendizado de máquina que depende de redes neurais artificiais para aprender o mapeamento de funções complexas. O tutorial também aborda como usar o Anaconda Navigator com o notebook Jupyter e demonstra como criar diferentes modelos de aprendizado de máquina usando o conjunto de dados Iris.
2. 01:00:00 - 02:00:00 Esta parte abrange uma variedade de tópicos, incluindo análise exploratória de dados, criação de conjuntos de dados de validação, construção de modelos, estatística básica, técnicas de amostragem, medidas de tendência central e variabilidade, probabilidade de eventos, ganho de informações e entropia, árvores de decisão e matriz de confusão. O tutorial fornece uma compreensão abrangente de cada tópico e suas implicações práticas no aprendizado de máquina. O tutorial enfatiza a importância do conhecimento estatístico, análise de dados e interpretação na construção de um modelo de sucesso.
3. 02:00:00 - 03:00:00 Este vídeo cobre vários tópicos, desde o básico de probabilidade e distribuição de probabilidade, até regressão linear e logística e, finalmente, teste de hipótese e algoritmos de aprendizado supervisionado. O instrutor explica os diferentes tipos de probabilidade e demonstra problemas de probabilidade, além de abordar o conceito de intervalo de confiança e teste de hipótese no aprendizado de máquina. O vídeo também fornece informações sobre algoritmos de aprendizado supervisionado, como regressão linear, regressão logística e florestas aleatórias. Por fim, o instrutor explica como calcular e determinar a equação da linha de regressão usando o método dos mínimos quadrados e apresenta o conceito de R ao quadrado como uma medida de ajuste de dados.
4. 03:00:00 - 04:00:00 Ao longo do vídeo, o palestrante usa exemplos do mundo real para demonstrar como aplicar conceitos de aprendizado de máquina, como usar um conjunto de dados de tamanhos de cabeça e pesos cerebrais para encontrar uma relação linear ou analisar o Desastre do Titanic para determinar quais fatores afetam a taxa de sobrevivência de um passageiro. Além disso, o palestrante destaca a importância da organização e limpeza de dados para garantir resultados precisos antes de mergulhar nos valores de entrada de escala e introduzir o conceito de classificação.
5. 04:00:00 - 05:00:00 Esta seção do curso de aprendizado de máquina aborda o conceito de árvores de decisão e como elas podem ser usadas para problemas de classificação. O tutorial em vídeo discute o processo de construção de uma árvore de decisão, incluindo a seleção do nó raiz com base no ganho de informações e a poda da árvore para melhorar a precisão. A seção também aborda o uso de Random Forest, uma coleção de árvores de decisão, para a tomada de decisões em vários domínios, como bancos e marketing. O palestrante fornece exemplos de codificação e uma explicação passo a passo do algoritmo, facilitando a compreensão dos iniciantes.
6. 05:00:00 - 06:00:00 O vídeo fornece uma visão geral de vários algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo Random Forest, K-Nearest Neighbor (KNN) e Naive Bayes. O vídeo explica como o algoritmo Random Forest é usado no setor bancário para determinar se um solicitante de empréstimo será inadimplente ou não inadimplente, como o algoritmo KNN pode ser usado para prever o tamanho da camiseta de um cliente e como o Naive Bayes algoritmo pode ser usado para filtragem de e-mail e detecção de spam. O vídeo também explica o teorema de Bayes e como ele pode ser implementado em cenários da vida real usando um conjunto de dados. Além disso, o instrutor fornece exemplos práticos e demonstrações de como implementar esses algoritmos usando Python e a biblioteca scikit-learn.
7. 06:00:00 - 07:00:00 Esta seção do tutorial "Machine Learning Full Course" abrange vários tópicos avançados, incluindo Support Vector Machines, métodos de agrupamento (incluindo K-means, fuzzy c-means e agrupamento hierárquico), análise de cesta de mercado, mineração de regras de associação e aprendizado por reforço. O algoritmo A-priori é explicado em detalhes para mineração frequente de conjuntos de itens e geração de regras de associação, e um exemplo é fornecido usando dados de transações online de uma loja de varejo. O vídeo também investiga os conceitos de valor e valor de ação, processo de decisão de Markov e exploração versus exploração no aprendizado por reforço. Um cenário de problema envolvendo robôs autônomos em uma fábrica de automóveis é usado como ilustração do aprendizado por reforço em ação.
8. 07:00:00 - 07:50:00 Este tutorial em vídeo sobre aprendizado de máquina abrange vários tópicos, incluindo a equação de Bellman, Q-learning, habilidades técnicas necessárias para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina bem-sucedido, tendências salariais e descrições de cargos e as responsabilidades de um engenheiro de aprendizado de máquina. O tutorial enfatiza a importância de habilidades técnicas, como linguagens de programação, álgebra linear e estatística, bem como habilidades não técnicas, como visão de negócios, comunicação eficaz e conhecimento do setor. O palestrante também discute vários projetos de aprendizado de máquina de código aberto que podem ser explorados, como Tensorflow.js, DensePose e BERT. No geral, o tutorial apresenta uma visão geral abrangente do aprendizado de máquina e suas aplicações em vários campos.

Linha do tempo detalhada para partes do curso em vídeo

Parte 5

• 04:00:00 Nesta seção do curso em vídeo sobre aprendizado de máquina, o instrutor fornece exemplos de análise preditiva e como ela se aplica à classificação de diferentes itens, como frutas, carros, casas e muito mais. A palestra abrange várias técnicas de classificação, incluindo árvore de decisão, floresta aleatória, k-vizinho mais próximo e Naive Bayes. A árvore de decisão usa uma representação gráfica de possíveis soluções para uma decisão, enquanto a floresta aleatória constrói várias árvores de decisão e as mescla para maior precisão. K-Nearest Neighbor é uma técnica de classificação baseada no teorema de Bayes, e Naive Bayes é um algoritmo fácil de implementar usado para classificação de documentos.
  
  
• 04:05:00 Nesta seção, o vídeo discute vários algoritmos de aprendizado de máquina, como o K-vizinho mais próximo (KNN) e árvores de decisão. KNN é um algoritmo de classificação que atribui um objeto a uma categoria com base na medida de similaridade de seus vizinhos mais próximos. Ele pode ser usado para várias aplicações, incluindo reconhecimento visual de padrões e análise de transações de varejo. Por outro lado, as árvores de decisão são representações gráficas de todas as soluções possíveis para uma decisão com base em determinadas condições. Eles são modelos interpretáveis que permitem aos usuários entender por que um classificador tomou uma determinada decisão. O vídeo termina com um cenário real de uso de uma árvore de decisão ao ligar para empresas de cartão de crédito.
  
  
• 04:10:00 Nesta seção do vídeo, o instrutor discute as árvores de decisão no aprendizado de máquina. Ele usa um exemplo para decidir se aceita ou não uma oferta de emprego e cria uma árvore de decisão com base em várias condições, como salário, tempo de deslocamento e se a empresa oferece ou não café grátis. Ele então passa a explicar o processo de construção de uma árvore de decisão e o algoritmo utilizado chamado CART - Algoritmo de Árvore de Classificação e Regressão. Ele também aborda a terminologia da árvore de decisão, incluindo nó raiz, nó folha e divisão. Por fim, ele explica como as questões para a árvore são determinadas pelo conjunto de dados e como quantificar a incerteza usando a métrica de impureza de Gini.
  
  
• 04:15:00 Nesta seção, o vídeo apresenta as árvores de decisão e explica o conceito de divisão e poda de ramos ou subárvores, bem como os nós pai e filho em uma árvore de decisão. O vídeo também mostra o processo de projetar uma árvore de decisão e determinar o melhor atributo com base no cálculo do maior ganho de informação, que é medido pela diminuição da entropia depois que os dados são divididos com base em um atributo. O vídeo explica o conceito de entropia como uma medida de impureza ou aleatoriedade nos dados que estão sendo analisados.
  
  
• 04:20:00 Nesta seção do vídeo, é explicado o conceito de entropia e ganho de informação em árvores de decisão. A fórmula matemática para a entropia é introduzida e é mostrado que o valor da entropia é máximo quando a probabilidade de sim e não é igual, e zero quando a probabilidade de sim ou não é um. Também é explicado que o ganho de informação mede a redução da entropia e ajuda a selecionar o atributo a ser escolhido como nó de decisão na árvore de decisão. Um exemplo passo a passo é fornecido para calcular entropia e ganho de informação para vários atributos em um conjunto de dados para selecionar o nó raiz para a árvore de decisão.
  
  
• 04:25:00 Nesta seção do curso de aprendizado de máquina, aprendemos sobre o processo de cálculo do ganho de informações em árvores de decisão. A fórmula usada é a entropia do espaço amostral total menos a entropia X média ponderada de cada recurso. O ganho de informação é calculado primeiro para o parâmetro Outlook, seguido pelo parâmetro Wendy. A entropia de cada recurso é determinada calculando a probabilidade de sim e não para um determinado parâmetro. As informações obtidas de Wendy são a soma das informações obtidas quando Wendy é igual a verdadeiro e falso. A etapa final é calcular as informações obtidas de Wendy, que é a entropia total menos as informações obtidas de Wendy.
  
  
• 04:30:00 Nesta seção, o vídeo aborda o conceito de ganho de informação e poda de árvore de decisão. O ganho de informação é calculado para determinar qual atributo selecionar como nó raiz para a árvore de decisão. O vídeo demonstra como construir uma árvore de decisão usando o algoritmo CART e Python e também explica quando as árvores de decisão podem ser preferíveis a outros algoritmos de aprendizado de máquina. A seção termina com uma introdução ao Jupyter Notebook e um conjunto de dados de amostra para o classificador de árvore de decisão.
  
  
• 04:35:00 Nesta seção, o vídeo tutorial aborda diferentes funções e classes usadas para construir uma árvore de decisão em aprendizado de máquina. O conjunto de dados de treinamento é definido com exemplos e rótulos, e as colunas de cabeçalho são adicionadas para fins de impressão. O tutorial demonstra como encontrar valores exclusivos e contar diferentes tipos de rótulos no conjunto de dados, bem como testar se um valor é numérico ou não. O tutorial então define uma classe de questão que é usada para particionar o conjunto de dados com base em uma coluna e seu valor, e também é apresentada uma função para calcular a impureza de Gini e o ganho de informação. Por fim, uma função para construir a árvore de decisão é definida usando essas funções e classes previamente definidas.
  
  
• 04:40:00 Nesta seção, o vídeo fornece uma explicação passo a passo do algoritmo da árvore de decisão e como ele pode ser usado para problemas de classificação. O tutorial inclui exemplos de codificação e discute os conceitos de ganho de informação, nós de folha, nós de pergunta e construção de ramificação recursiva. A parte final do vídeo apresenta o Random Forest como uma solução para aprender modelos a partir de dados e orientar a tomada de decisões com um caso de uso simples de detecção de risco de crédito para empresas de cartão de crédito. O objetivo é identificar transações fraudulentas antes que grandes danos financeiros sejam causados, uma vez que a perda estimada devido a transações não autorizadas nos EUA foi de US$ 6,1 bilhões em 2012.
  
  
• 04:45:00 Nesta seção, o palestrante discute o uso de variáveis de previsão para prever se um pedido de empréstimo deve ser aprovado ou não, e como a floresta aleatória pode ajudar a minimizar as perdas. O palestrante demonstra um cenário em que duas variáveis de previsão, renda e idade, são usadas para implementar duas árvores de decisão para prever a probabilidade de um solicitante pagar um empréstimo. Se a renda do requerente for superior a $ 35.000 ou se ele tiver um bom histórico de crédito, é provável que o pedido de empréstimo seja aprovado. Se o requerente for jovem e estudante, tiver um saldo bancário inferior a 5 lakhs ou uma dívida alta, o pedido de empréstimo provavelmente será rejeitado.
  
  
• 04:50:00 Nesta seção, o vídeo discute como as florestas aleatórias funcionam para a tomada de decisão compilando os resultados de diferentes árvores de decisão. Florestas aleatórias são uma coleção de árvores de decisão construídas usando uma fração do conjunto de dados e um número específico de recursos, que são selecionados aleatoriamente. O algoritmo é versátil e pode executar tarefas de regressão e classificação. O vídeo fornece um exemplo de como as florestas aleatórias funcionam, comparando-o a pedir a opinião de um amigo ao assistir a um filme. O amigo faria perguntas que levariam a uma decisão, semelhante a como uma floresta aleatória compilaria os resultados de diferentes árvores de decisão para tomar uma decisão final.
  
  
• 04:55:00 Nesta seção, o palestrante dá um exemplo de como as árvores de decisão funcionam e como elas podem ser compiladas usando o Random Forest. Ele explica como as árvores de decisão podem ser usadas para determinar se uma pessoa gostaria de assistir a um filme ou não. Ele também fala sobre como os resultados de várias árvores de decisão podem ser combinados para tomar uma decisão final. O palestrante continua explicando que o Random Forest é amplamente utilizado em vários domínios, incluindo bancos, medicina, uso da terra e marketing.
  
  

Parte 6

• 05:00:00 Nesta seção, o vídeo discute os vários setores em que o algoritmo de floresta aleatória é usado. Um dos principais exemplos fornecidos é como os bancos estão usando a floresta aleatória para determinar se um solicitante de empréstimo será inadimplente ou não inadimplente e tomar decisões de acordo. A área médica é outro domínio em que o algoritmo é usado para prever a probabilidade de uma pessoa ter uma doença específica, analisando seu histórico médico e várias variáveis preditoras. A floresta aleatória também é usada para descobrir o uso da terra antes de estabelecer uma indústria em uma determinada área. No marketing, o algoritmo é usado para identificar a rotatividade de clientes, rastreando sua atividade, histórico de compras e afinidade com determinados produtos ou anúncios. O vídeo continua explicando o funcionamento passo a passo do algoritmo de floresta aleatória, começando com a seleção de alguns recursos aleatórios do número total de variáveis preditoras no conjunto de dados.
  
  
• 05:05:00 Nesta seção, o algoritmo de floresta aleatória é explicado usando o exemplo de prever se uma partida esportiva ocorrerá dadas as condições climáticas dos últimos 14 dias. O algoritmo envolve dividir o conjunto de dados em subconjuntos, selecionar um certo número de recursos, calcular a melhor divisão para cada nó e dividir os nós em nós filhos. Isso é repetido até que os nós folha de uma árvore de decisão sejam alcançados e, em seguida, o processo é repetido para as árvores de decisão várias vezes. Finalmente, os resultados de todas as diferentes árvores de decisão são compilados usando a votação por maioria, resultando em uma previsão final.
  
  
• 05:10:00 Nesta seção, é discutida a importância dos subconjuntos de árvores de decisão em Random Forests, onde cada subconjunto leva diferentes variáveis em consideração. As árvores de decisão também garantem uma saída precisa calculando a média da variância em várias árvores, em vez de depender de apenas uma árvore. Random Forests são versáteis, pois funcionam bem para problemas de classificação e regressão, são escaláveis e requerem preparação mínima de entrada. Além disso, eles realizam a seleção implícita de recursos que escolhe recursos aleatórios para cada implementação da árvore de decisão, tornando-os diferentes entre si.
  
  
• 05:15:00 Nesta seção, o vídeo aborda dois importantes algoritmos de aprendizado de máquina: Random Forest e K-Nearest Neighbor (KNN). Random Forest é um modelo de tomada de decisão que pode processar grandes quantidades de dados implementando várias árvores de decisão que são executadas simultaneamente. Possui métodos para balancear erros em conjuntos de dados desbalanceados, evitando que o modelo seja enviesado para uma determinada classe. O KNN, por outro lado, é um algoritmo simples que pode armazenar todos os casos disponíveis e classificar novos dados com base na medida de similaridade. O vídeo explica como o KNN é usado em aplicativos de pesquisa e fornece exemplos de aplicativos industriais para Random Forest e KNN, como sistemas de recomendação e pesquisa de conceito.
  
  
• 05:20:00 Nesta seção, o algoritmo K-Nearest Neighbor (KNN) é explicado. O algoritmo funciona com base no princípio de selecionar os 'k' vizinhos mais próximos de um novo ponto para prever sua classe. A distância entre o novo ponto e os pontos existentes é calculada usando medidas de distância como as distâncias euclidiana e de Manhattan. O valor ideal de 'k' depende do conjunto de dados e pode ser encontrado experimentando diferentes valores usando técnicas de validação cruzada. Também é demonstrado um exemplo prático de uso do algoritmo KNN para prever o tamanho da camiseta de um cliente com base em sua altura e peso.
  
  
• 05:25:00 Nesta seção, o vídeo explica o conceito do algoritmo KNN (K-Nearest Neighbor) e sua implementação usando Python. O algoritmo KNN é um aprendiz preguiçoso porque memoriza os dados de treinamento sem uma função discriminativa dos dados de treinamento. O processo envolve manipular os dados, calcular a distância entre duas instâncias de dados, selecionar os k-vizinhos com a menor distância e gerar uma resposta do conjunto de dados. As etapas de implementação incluem carregar o arquivo de dados CSV, dividir os dados em um conjunto de dados de treinamento e teste e calcular a similaridade entre duas instâncias usando a medida de distância euclidiana. O vídeo mostra a implementação do algoritmo usando Jupyter Notebook e Python.
  
  
• 05:30:00 Nesta seção, o vídeo aborda a implementação do algoritmo K Nearest Neighbors (KNN) em Python. O instrutor demonstra como calcular a distância euclidiana entre dois pontos de dados e como encontrar os K vizinhos mais próximos usando a função obter vizinhos. O vídeo também aborda a função get response, que permite que cada vizinho vote no atributo de classe e determina o voto da maioria como previsão. A função obter precisão também é discutida para avaliar a precisão do modelo. Finalmente, todas as funções são compiladas em uma função principal para implementar o algoritmo KNN usando o conjunto de dados Iris com uma taxa de precisão de 90,29%.
  
  
• 05:35:00 Nesta seção, o vídeo explica o algoritmo Naive Bayes, que é uma técnica de classificação baseada no teorema de Bayes com uma suposição de independência entre preditores. Naive Bayes assume que a presença de um determinado recurso em uma classe não está relacionada à presença de qualquer outro recurso, e todas essas propriedades contribuem independentemente para a probabilidade de um evento. O teorema de Bayes descreve a probabilidade de um evento com base no conhecimento prévio das condições relacionadas ao evento e ajuda a descobrir a probabilidade condicional. O vídeo fornece um exemplo usando um baralho para ilustrar o teorema de Bayes e mostra a prova do teorema, que tem uma boa interpretação no caso de qualquer distribuição de probabilidade sobre os eventos A e B.
  
  
• 05:40:00 Nesta seção, o vídeo apresenta o Teorema de Bayes e como ele pode ser implementado em cenários da vida real usando um conjunto de dados. A tabela de probabilidade e a tabela de frequência podem ser geradas para cada atributo do conjunto de dados e, em seguida, usadas para calcular as probabilidades anteriores e posteriores usando o Teorema de Bayes. Um exemplo é dado onde o Teorema de Bayes é usado para determinar se deve jogar ou não com base nas condições meteorológicas. O vídeo discute ainda os casos de uso industrial do Teorema de Bayes, especificamente na categorização de notícias ou classificação de texto.
  
  
• 05:45:00 Nesta seção, o vídeo discute o Classificador Naive Bayes, que é uma técnica estatística popular usada para filtragem de e-mail e detecção de spam. O algoritmo usa recursos de saco de palavras para identificar e-mails de spam e funciona correlacionando o uso de tokens em e-mails de spam e não-spam. O teorema de Bayes é então usado para calcular a probabilidade de um e-mail ser ou não spam. O vídeo também aborda brevemente a eficácia do classificador Naive Bayes em aplicações médicas devido à sua capacidade de usar todas as informações disponíveis para explicar a decisão e na projeção do tempo devido a suas probabilidades posteriores sendo usadas para calcular a verossimilhança de cada rótulo de classe para dados de entrada.
  
  
• 05:50:00 Nesta seção, o vídeo discute o uso da biblioteca Python scikit-learn para criar um viés e um modelo, especificamente os tipos de modelos disponíveis, como gaussiano, multinomial e binomial. O vídeo também fornece um exemplo de como o algoritmo pode ser usado para prever o aparecimento de diabetes em pacientes usando seus dados médicos como atributos. O processo é dividido em quatro etapas: lidar com os dados, resumir os dados, fazer previsões e avaliar a precisão. O vídeo fornece uma função para carregar dados CSV e converter os elementos em flutuantes, além de dividir os dados em conjuntos de treinamento e avaliação.
  
  
• 05:55:00 Nesta seção do tutorial, o instrutor explica o processo de criação de um modelo usando o Navy Base Algorithm em aprendizado de máquina. Ele explica o processo de resumir os dados de treinamento e calcular a média e o desvio padrão para cada atributo. Ele então demonstra como fazer previsões usando os resumos preparados a partir dos dados de treinamento e a função de densidade de probabilidade gaussiana. Por fim, ele mostra como estimar a precisão do modelo fazendo previsões para cada instância de dados nos dados de teste e calculando a taxa de precisão.

Parte 7

• 06:00:00 Nesta seção, o instrutor primeiro resume o processo de implementação de um Classificador Naive Bayes usando Python desde o início. No entanto, como a biblioteca scikit-learn já contém uma função predefinida para Naive Bayes, o instrutor mostra como usar o modelo Gaussian NB da biblioteca sklearn com o famoso conjunto de dados de flor de íris como exemplo. Primeiro, as bibliotecas necessárias, como métricas e sklearn, são importadas, depois os dados são carregados e o modelo é ajustado. O instrutor então mostra como fazer previsões e resume o modelo calculando a matriz de confusão e o relatório de classificação. Por fim, é apresentado o tópico de máquinas de vetores de suporte e o instrutor explica como o SVM funciona e seus vários recursos e usos no mundo real.
  
  
• 06:05:00 Nesta seção, aprendemos sobre Support Vector Machines (SVM), que é um algoritmo de aprendizado supervisionado usado para fins de classificação. Ele usa um hiperplano como um limite de decisão entre diferentes classes de dados e pode ser usado para gerar vários hiperplanos de separação para dividir os dados em segmentos. O SVM pode ser usado para problemas de classificação e regressão e aproveita as funções de kernel do SVM para classificar dados não lineares. O princípio básico do SVM é desenhar um hiperplano que melhor separe duas classes de dados, e um hiperplano ótimo tem uma distância máxima dos vetores de suporte com a margem máxima. O SVM é usado para classificar dados usando um hiperplano de modo que a distância entre o hiperplano e os vetores de suporte seja máxima.
  
  
• 06:10:00 Nesta seção do tutorial em vídeo, o instrutor explica como lidar com conjuntos de dados que não podem ser separados usando uma linha reta, transformando-os em conjuntos de dados lineares usando funções kernel. Um truque simples apresentado é transformar as duas variáveis X e Y em um novo espaço de recursos envolvendo uma nova variável chamada Z para visualizar os dados em um espaço tridimensional onde uma margem divisória entre as duas classes de dados é mais evidente. O tutorial também apresenta um caso de uso real do SVM como um classificador usado na classificação de câncer, onde o classificador SVM foi executado com precisão até mesmo para um pequeno conjunto de dados. Em seguida, o tutorial ensina sobre aprendizado não supervisionado e como ele é usado para agrupar dados de entrada com base em suas propriedades estatísticas, sendo o agrupamento o processo de dividir os conjuntos de dados em grupos que consistem em pontos de dados semelhantes.
  
  
• 06:15:00 Nesta seção, o conceito de agrupamento, que é um dos algoritmos de aprendizado não supervisionado, é explicado. Clustering é usado para identificar o grupo intrínseco ou particionamento de um conjunto de pontos de dados não rotulados. Existem três tipos de agrupamento: agrupamento exclusivo, agrupamento sobreposto e agrupamento hierárquico. O agrupamento K-means, que é um método exclusivo de agrupamento, agrupa pontos de dados semelhantes em um número predefinido de agrupamentos. O algoritmo começa definindo o número de clusters e encontrando o centróide, então calcula a distância euclidiana de cada ponto do centróide e atribui o ponto ao cluster mais próximo. Essas etapas são repetidas até que os centróides dos novos clusters estejam muito próximos dos anteriores. O clustering é usado em vários setores, como marketing, exploração de petróleo e gás e sistemas de recomendação de filmes.
  
  
• 06:20:00 Nesta seção do vídeo, o método de cotovelo para determinar o número de clusters no agrupamento K-Means é discutido. A soma do erro quadrado (SSE) é calculada e plotada em relação ao número de clusters para identificar o ponto de cotovelo, que indica o número ideal de clusters. Os prós e contras do clustering K-Means são descritos e observa-se que o método é simples e compreensível, mas difícil de usar quando o número correto de clusters não é conhecido e não pode lidar com dados ruidosos e outliers. Uma demonstração do agrupamento K-Means é mostrada usando um conjunto de dados de 5.043 filmes, que são agrupados com base em curtidas do diretor e dos atores no Facebook.
  
  
• 06:25:00 Nesta seção, o vídeo aborda três tipos de métodos de agrupamento; agrupamento de k-means, agrupamento de c-means difuso e agrupamento hierárquico. O método k-means envolve o ajuste dos dados em um determinado número de clusters, enquanto o método fuzzy c-means atribui um grau de pertinência de 0 a 1 a um objeto em cada cluster. O clustering hierárquico combina clusters de baixo para cima ou de cima para baixo, permitindo que o algoritmo construa taxonomias significativas sem assumir um número específico de clusters de antemão. No entanto, alguns dos contras incluem a sensibilidade à atribuição inicial, a necessidade de definir o número de clusters ou o valor de corte de associação e algoritmos não determinísticos, dificultando a obtenção de uma saída específica.
  
  
• 06:30:00 Nesta seção do vídeo, o conceito de Market Basket Analysis é discutido. Market Basket Analysis é uma técnica utilizada por grandes varejistas para descobrir associações entre itens, usando a ocorrência frequente de combinações de itens em transações para identificar as relações entre esses itens. Isso permite que os varejistas prevejam o que os clientes provavelmente comprarão e segmentem clientes específicos com ofertas ou
  descontos com base em seus padrões de compra. Dois algoritmos usados na mineração de regras de associação são discutidos, a saber, a técnica de mineração de regras de associação e o algoritmo A-Priori. Por fim, o uso de medidas de suporte, confiança e aumento na Mineração de Regras de Associação é explicado com a ajuda de um exemplo, e o conceito de conjuntos de itens frequentes é introduzido.
  
  
• 06:35:00 Nesta seção do curso completo de aprendizado de máquina, o instrutor explica o algoritmo A priori usado para mineração frequente de conjuntos de itens e geração de regras de associação. O algoritmo A priori envolve a criação de tabelas de conjuntos de itens com seus valores de suporte, realizando podas para eliminar conjuntos com valores de suporte abaixo de um determinado limite e gerando conjuntos de itens frequentes de tamanho crescente até que nenhum mais possa ser encontrado. A etapa final envolve a geração de regras de associação de conjuntos de itens frequentes com valores mínimos de confiança, que podem ser usados para análise de cesta de mercado. Um exemplo é fornecido usando dados de transação online de uma loja de varejo.
  
  
• 06:40:00 Nesta seção, o instrutor mergulha no processo de limpeza de dados, consolidação de itens e geração de conjuntos de itens frequentes com suporte de pelo menos sete por cento. As regras são então criadas com o suporte, confiança e aumento correspondentes e filtradas usando o código pandas padrão para grande elevação seis e alta confiança 0,8. A seção também aborda Mineração de regras de associação e aprendizado de reforço, em que um agente é colocado em um ambiente para aprender por meio da execução de certas ações, observar recompensas ou punições e tomar as ações apropriadas para maximizar as recompensas em uma situação específica. Um bebê aprendendo a andar é usado como uma analogia para o aprendizado por reforço.
  
  
• 06:45:00 Nesta seção, o vídeo explica o conceito de aprendizado por reforço e seu processo, que envolve um agente e um ambiente. O agente é um algoritmo de aprendizado por reforço que executa ações no ambiente, enquanto o ambiente fornece ao agente o estado atual e o recompensa com retornos instantâneos quando um estágio específico é concluído. O agente usa uma política, uma estratégia para encontrar sua próxima ação, com base em seu estado atual. O valor é o retorno esperado a longo prazo com desconto, enquanto o valor da ação pode ser um pouco confuso no começo, mas o vídeo promete explicar isso depois. Entender esses conceitos é crucial para estudar o aprendizado por reforço.
  
  
• 06:50:00 Nesta seção do vídeo, o instrutor explica os conceitos de valor e valor de ação no aprendizado por reforço. O valor é o retorno de longo prazo com desconto, enquanto o valor da ação leva um parâmetro extra, que é a ação atual. O principal objetivo do aprendizado por reforço é maximizar a recompensa, e o agente deve ser treinado para realizar a melhor ação que maximize a recompensa. O desconto da recompensa funciona com base em um valor chamado gama, e quanto maior o valor do desconto, menores são as chances do agente explorar e correr riscos. Além disso, o instrutor explica os conceitos de exploração e exploração e o processo de decisão de Markov, que é uma abordagem matemática para mapear uma solução no aprendizado por reforço. O objetivo principal é maximizar as recompensas escolhendo a política ideal.
  
  
• 06:55:00 Nesta seção, o instrutor discute o Processo de Decisão de Markov e o aprendizado por reforço, que é necessário para que um robô aprenda com seu ambiente. Ele ilustra um cenário de problema em que o objetivo é encontrar o caminho mais curto entre os pontos A e D com o menor custo possível, percorrendo os nós A, B, C e D. Ele explica que o conjunto de estados é denotado pelos nós , e a ação é percorrer de um nó para o outro, enquanto a política é o caminho usado para chegar ao destino. A recompensa é o custo em cada aresta, e a máquina calcula qual é o melhor caminho para obter a recompensa máxima. O instrutor enfatiza a importância de explorar notas diferentes para encontrar a política ideal, em oposição à exploração. A seção também apresenta uma discussão sobre os componentes do aprendizado por reforço e um cenário de problema envolvendo robôs autônomos em uma fábrica de automóveis.

Parte 8

• 07:00:00 Nesta seção, o conceito de estados, ações e recompensas é discutido no contexto da criação de uma tabela de recompensas para um robô em um ambiente simulado. O conjunto de ações que um robô pode executar é determinado por seu estado atual e as recompensas são dadas se um local for diretamente acessível a partir de um determinado estado. A priorização de um local específico é refletido na tabela de recompensas associando-o a uma recompensa superior. A equação de Bellman é introduzida como uma forma de permitir que o robô se lembre das direções a seguir, com o objetivo de otimizar o valor de estar em um determinado estado com base na recompensa máxima atingível considerando todas as ações possíveis. A equação é restrita para garantir que o robô receba uma recompensa quando passar de uma sala amarela para a sala verde.
  
  
• 07:05:00 Nesta seção, aprendemos sobre a Equação de Bellman e sua importância no aprendizado por reforço e aprendizado Q. A equação de Bellman fornece o valor de estar em um determinado estado e calcula o valor máximo de estar em outro estado. O fator de desconto gama notifica o robô sobre o quão longe ele está do destino. A Equação de Bellman é ajustada para incorporar alguma quantidade de aleatoriedade em situações onde os resultados são parcialmente aleatórios e sob o controle do tomador de decisão usando o processo de decisão de Markov. Como não temos certeza do próximo estado ou sala, todas as prováveis voltas que o robô pode fazer são incorporadas à equação.
  
  
• 07:10:00 Nesta seção do vídeo do YouTube, é discutido o conceito de associar probabilidades a cada turno para quantificar a perícia de um robô. É dado o exemplo de um robô fazendo uma curva superior ou inferior com 80% e 20% de probabilidade respectivamente, com uma equação para calcular o valor de ir para um determinado estado levando em consideração a estocasticidade do ambiente. É introduzida a ideia da penalidade viva, que associa uma recompensa para cada ação que o robô executa para ajudar a avaliar a qualidade das ações. O processo de Q-learning é então discutido como uma forma de avaliar a qualidade de uma ação tomada para mover para um estado, em vez de determinar o possível valor do estado para o qual está sendo movido. A equação para calcular a qualidade cumulativa das possíveis ações que o robô pode realizar é quebrada e uma nova equação é introduzida para substituir a função de valor por uma função de qualidade.
  
  
• 07:15:00 Nesta seção, é discutido o conceito de Q-learning, que é uma forma de aprendizado por reforço que trata de aprender o valor de uma ação em um determinado estado. O Q-learning usa uma única função Q para facilitar os cálculos e a diferença temporal para capturar mudanças no ambiente ao longo do tempo. O robô aprende a obter o melhor caminho mapeando a localização do armazém para diferentes estados e definindo as ações para as transições para o próximo estado. A tabela de recompensas também é definida para atribuir recompensas por passar de um estado para outro. O mapeamento inverso dos estados de volta ao local original também é mencionado para maior clareza no algoritmo.
  
  
• 07:20:00 Nesta seção, o tutorial explica o processo de Q-learning com um exemplo de um robô que encontra uma rota ideal em um armazém usando o código Python. Os valores Q são inicializados como zeros e a matriz de recompensas é copiada para uma nova. A equação de Bellman é usada para atualizar os valores Q, e a rota ótima é inicializada com um local inicial. O loop while é usado para o processo de iteração, pois o número exato de iterações necessárias para alcançar o local final é desconhecido. O tutorial também menciona alguns projetos de aprendizado de máquina de código aberto, como o TensorFlow.js, que se tornou uma ferramenta popular para desenvolver e executar modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo no navegador.
  
  
• 07:25:00 Nesta seção, o palestrante fala sobre vários projetos de aprendizado de máquina de código aberto que podem ser explorados. O primeiro projeto discutido é o Detectron2 desenvolvido pelo Facebook, que é uma estrutura de detecção de objetos de última geração escrita em Python. Depois, há o DensePose, que pode ajudar na estimativa de pose humana na natureza. Entre outros projetos, existe o Image Outpainting, que pode ser usado para estender os limites de qualquer imagem, enquanto o Audio Processing pode ser usado para tarefas como classificação de áudio e impressão digital. Há também o Astronet da equipe cerebral do Google para trabalhar com dados astronômicos e a ferramenta de processamento de linguagem AI do Google, BERT. Outros projetos discutidos incluem AutoML para construir e estender modelos simples usando o TensorFlow e uma estrutura baseada em aprendizado de reforço para criar humanóide simulado para imitar várias capas de movimento.
  
  
• 07:30:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante destaca as várias habilidades técnicas necessárias para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina bem-sucedido. As habilidades vão desde a programação em linguagens como Python, C++ e Java até a compreensão de álgebra linear, estatística e distribuições de probabilidade. O palestrante enfatiza a importância da familiaridade com algoritmos, extração de recursos, algoritmos de processamento de sinal e arquiteturas de redes neurais. O palestrante também enfatiza o valor de uma sólida formação matemática em aprendizado de máquina e discute a necessidade de habilidades de processamento de linguagem natural em combinação com a ciência da computação. As habilidades técnicas discutidas nesta seção requerem muita prática e foco para serem dominadas.
  
  
• 07:35:00 Nesta seção, são discutidas as habilidades necessárias para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina bem-sucedido. As habilidades técnicas são essenciais, mas a capacidade de discernir problemas e possíveis desafios para o crescimento dos negócios e novas oportunidades também é uma habilidade obrigatória. A comunicação eficaz é vital para traduzir descobertas técnicas para membros não técnicos da equipe. Prototipagem rápida e atualização com novas tecnologias também são necessárias para iterar ideias rapidamente e ficar à frente da concorrência. Habilidades extras, como física, aprendizado por reforço e visão computacional, fornecem uma vantagem competitiva para ter sucesso no mercado.
  
  
• 07:40:00 Nesta seção, o vídeo discute as tendências salariais e a descrição do trabalho de um Engenheiro de Machine Learning. O salário médio de um Engenheiro de Machine Learning nos EUA é de $ 111.490, enquanto na Índia é de cerca de 7.19.646 INR, tornando-se uma profissão bem remunerada. Os salários iniciais variam de $ 76.000 a $ 251.000 por ano, e o bônus e a participação nos lucros dependem do projeto e da empresa. Linguagens de programação, cálculo e estatística, processamento de sinal, matemática aplicada, redes neurais e processamento de linguagem são habilidades cruciais necessárias para um Engenheiro de Aprendizado de Máquina. Além disso, eles estudam e transformam protótipos de ciência de dados, projetam sistemas de aprendizado de máquina, pesquisam e implementam algoritmos, desenvolvem novos aplicativos, selecionam conjuntos de dados e métodos de representação de dados apropriados, executam testes e experimentos e realizam análises estatísticas e ajustes.
  
  
• 07:45:00 Nesta seção, são discutidas as principais responsabilidades de um engenheiro de aprendizado de máquina, que envolvem principalmente sistemas de treinamento e reciclagem, ampliando as bibliotecas de aprendizado de máquina existentes e mantendo-se atualizado com os desenvolvimentos no campo. O vídeo passa a discutir os elementos do currículo de um engenheiro de aprendizado de máquina, que deve incluir um objetivo de carreira claro, habilidades técnicas como linguagens de programação, cálculo, álgebra linear e estatística, bem como habilidades não técnicas, como conhecimento do setor. e habilidades de resolução de problemas. Além disso, o vídeo enfatiza a importância de se ter conhecimento de processamento de linguagem natural e análise de áudio na área de aprendizado de máquina. Por fim, é enfatizado que os projetos de aprendizado de máquina mais bem-sucedidos abordam pontos problemáticos reais, indicando a importância do conhecimento do setor para um engenheiro de aprendizado de máquina.
  
  
• 07:50:00 Nesta seção, o palestrante discute as habilidades necessárias para se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina. Essas habilidades incluem não apenas conhecimento técnico, mas também visão de negócios e habilidades de comunicação eficazes. O engenheiro deve ser capaz de prototipar rapidamente e manter-se atualizado com quaisquer mudanças futuras no campo. Um diploma de bacharel ou mestre em ciência da computação, economia, estatística ou matemática pode ser útil, juntamente com experiência profissional em ciência da computação, estatística ou análise de dados. Projetos específicos que envolvem IA e trabalho com redes neurais também são cruciais para conseguir um emprego como engenheiro de aprendizado de máquina. O palestrante observa que muitas empresas, desde Amazon e Facebook até startups, estão contratando para esta posição.

[MetaQuotes]

Por que as redes neurais podem aprender (quase) qualquer coisa

Por que as redes neurais podem aprender (quase) qualquer coisa

Este vídeo discute como as redes neurais podem aprender quase tudo usando uma função como função de ativação.
A rede gradualmente adiciona neurônios até aprender a função desejada, mesmo que o conjunto de dados seja mais complicado do que inicialmente pretendido. Isso torna as redes neurais uma ferramenta poderosa para aprender com os dados.

• 00:00:00 Neste vídeo, uma rede neural artificial é mostrada aprendendo a forma do conjunto de Mandelbrot, que é um fractal complexo. A rede é capaz de aproximar a função que descreve os dados, mesmo não sendo uma função linear.
  
  
• 00:05:00 O vídeo explica como as redes neurais podem aprender quase tudo, usando uma função como função de ativação e gradualmente adicionando neurônios. A rede eventualmente aprende a função desejada, mesmo que o conjunto de dados seja mais complicado do que inicialmente pretendido.
  
  
• 00:10:00 Este vídeo explica como as redes neurais podem ser usadas para aprender quase tudo, graças à sua capacidade de transformar dados em informações novas e úteis.

[MetaQuotes]

ChatGPT, AI e AGI com Stephen Wolfram

ChatGPT, AI e AGI com Stephen Wolfram

Stephen Wolfram discute uma variedade de tópicos, como a API entre ChatGPT e Wolfram Alpha, compreensão e geração de linguagem natural, irredutibilidade computacional, gramática semântica na linguagem, programação em linguagem natural, a coexistência de IA e humanos e as limitações dos axiomas na definição sistemas complexos. Ele também discute as capacidades da IA em áreas como raciocínio analógico e trabalho de conhecimento e o desafio da IA em escolher prioridades e motivações humanas. A irredutibilidade computacional também é discutida, especificamente como ela está no nível mais baixo de operação do universo. Wolfram enfatiza a necessidade de entender e trabalhar com irredutibilidade computacional para avançar nossa compreensão do mundo ao nosso redor.

Stephen Wolfram explica como nossas limitações computacionais como observadores afetam nossa percepção do universo, levando à nossa compreensão das leis da física. Ele também discute o potencial de evidências experimentais que poderiam provar a discrepância do espaço e fala sobre o paradigma multicomputacional que eles desenvolveram, o que pode ter implicações em diferentes campos. O apresentador agradece a Wolfram por suas percepções e expressa entusiasmo pela futura série de vídeos, "Beyond the Conversations".

• 00:00:00 Nesta seção, Stephen Wolfram discute a API entre Chat GPT e Wolfram Alpha, que permite aos usuários fazer interface com várias fontes de dados descritas no Manifesto. Ele descreve a aventura da engenharia de software que levou à criação do plug-in, bem como os desafios de interagir com a IA para alcançar o resultado desejado. Wolfram observa que a neurociência por trás da compreensão e geração da linguagem natural ainda não é compreendida cientificamente. Apesar disso, a equipe conseguiu vincular com sucesso as interfaces Chat GPT e Wolfram Alpha com o novo mundo da interface Language.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, Stephen Wolfram explica o que a compreensão da linguagem natural significa para o Wolfram Alpha e como isso é alcançado. Essencialmente, a linguagem natural é convertida em linguagem computacional precisa para que possa ser computada, e é isso que o Wolfram Alpha faz, pois é criado exclusivamente para entender a linguagem natural. O sucesso do LLM, ou seja, chat GPT, na geração do código da linguagem Wolfram é um desenvolvimento empolgante, que Wolfram acredita ser possível devido à uniformidade e ao design baseado em princípios da linguagem Wolfram. Embora Wolfram não tenha uma opinião sobre a vantagem ou desvantagem de usar o wrapper Lang Chain de código aberto, ele acredita que a combinação do Wolfram Alpha com a linguagem não é uma questão trivial.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, Stephen Wolfram discute como as crianças e os modelos de linguagem abordam o aprendizado e a generalização da linguagem. Ele observa que tanto as crianças que aprendem línguas naturais quanto os jovens alunos que aprendem línguas computacionais geralmente generalizam seus conhecimentos de maneiras que parecem lógicas, mas nem sempre se alinham com a maneira como a linguagem é usada na prática. Wolfram também discute como o Wolfram Language e o Wolfram Alpha podem servir como uma ferramenta para colaboração entre sistemas de IA e humanos, permitindo a geração de código computacionalmente preciso que pode ser editado e refinado com base no feedback humano. Essa abordagem pode permitir uma exploração mais sistemática da natureza e profundidade de grandes modelos de linguagem.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, Wolfram discute o conceito de irredutibilidade computacional e suas implicações para nossa capacidade de entender e prever o comportamento de sistemas computacionais complexos. Ele explica que, embora nossa noção tradicional de ciência seja baseada na ideia de que ela pode prever os resultados dos sistemas, na realidade, a irredutibilidade computacional significa que pode não haver uma maneira rápida ou fácil de prever o comportamento de tais sistemas. No entanto, ele observa que ainda existem bolsões de reutilização computacional que permitem algum nível de previsibilidade, mesmo em sistemas complexos como redes neurais. No geral, ele enfatiza que a irredutibilidade computacional é um aspecto fundamental da computação e é algo que precisamos entender e trabalhar para avançar em nossa compreensão do mundo ao nosso redor.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, Stephen Wolfram discute como o modelo Chatbot, GPT, mostra que existe uma gramática semântica na linguagem que não descobrimos até agora. Ele explica que, embora já conheçamos a gramática sintática da linguagem, que dita a colocação específica de substantivos e verbos, ainda há muito a entender sobre como as sentenças podem ser consideradas significativas. Wolfram aponta que Aristóteles descobriu a lógica silogística da mesma forma que os modelos Chatbot descobriram seus próprios padrões, que são regularidades da linguagem. O sucesso dos modelos Chatbot sugere que existe uma gramática semântica subjacente que podemos explorar, e isso pode tornar mais fácil para nós representar a linguagem em um nível superior e treinar redes neurais de maneira mais eficiente.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, Wolfram discute sua empolgação em usar o ChatGPT e como ele se mostrou promissor em certas tarefas práticas, como gerar nomes para funções ou produzir texto clichê para vários documentos. Ele também especula sobre o potencial de usar o ChatGPT para interação de linguagem natural com código e gráficos, mas observa que os limites do que o ChatGPT pode produzir e o que os humanos podem entender e trabalhar com precisão ainda precisam ser explorados. Wolfram vê o ChatGPT como parte de uma tendência mais ampla para interfaces de usuário linguísticas que moldarão o fluxo de trabalho futuro e os paradigmas de interface.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o cientista da computação Stephen Wolfram discute o potencial da programação em linguagem natural, uma ferramenta na qual ele trabalha desde 2010, que permite que partes de linguagem computacional precisa sejam geradas a partir de entradas de linguagem natural. Wolfram considera a ferramenta muito útil, permitindo que partes complexas de código sejam escritas em pedaços pequenos, o que se adapta melhor à maneira como as pessoas trabalham. Ele acredita que os humanos se tornarão mais estrategistas do que pessoas que escrevem as linhas individuais de código, um papel que será assumido pela IA, incluindo interfaces de usuário conversacionais como Copilot X e GPT. A ideia de desenvolvedores 10x pode se tornar uma coisa do passado, substituída por desenvolvedores Thousand X que são auxiliados e acelerados por IA.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, Stephen Wolfram discute como o uso de linguagem computacional por programadores pode parecer mágica para outros na indústria. Ele enfatiza a utilidade de automatizar muitos processos que outros programadores executam manualmente. Wolfram observa que automatizar esses processos pode ajudar os programadores a cavar trincheiras mais rapidamente e acessar a biblioteca de códigos com facilidade. Além disso, ele afirma que o que tem feito em física fundamental permitiu que ele visse aplicações úteis em um período de tempo que não previu, dando-lhe uma "raia de sorte". Em termos de IA e AGI, ele acredita que, embora já existam AIS operando em nosso mundo, é preciso considerar como esses sistemas podem ser integrados com segurança e responsabilidade.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, Wolfram discute a coexistência de IA e humanos e como podemos interagir com eles. Ele propõe que a interação humana com a IA deve ter princípios gerais para diferentes IAs, uma vez que uma constituição provavelmente será frágil e ineficaz. Wolfram destaca que o próximo passo no desenvolvimento de princípios gerais de IA é expressá-los em uma abordagem de linguagem computacional que possa usar código jurídico escrito em juridiquês para criar código de linguagem computacional para facilitar a compreensão de indivíduos que buscam interação com a IA. Wolfram enfatiza que corrigir o código AI é inevitável porque sempre haverá novas circunstâncias inesperadas que exigem novos patches.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, Wolfram fala sobre as limitações dos axiomas na definição de sistemas complexos e seu impacto potencial na criação de estruturas éticas para IA. Ele cita o teorema de Gõdel e a necessidade de um número infinito de axiomas para definir números inteiros como exemplo. Wolfram observa que não existe um teorema perfeito ou teoria axiomática da ética e que as decisões éticas são subjetivas, baseadas em valores humanos. Ele sugere que a criação de um ecossistema de AIs poderia potencialmente estabelecer o equilíbrio no sistema, semelhante à forma como a biologia mantém o equilíbrio dentro dos ecossistemas. Além disso, Wolfram discute as grandes quantidades de dados que podem ser usadas para treinar modelos de IA, incluindo dados pessoais, e observa que algumas empresas já estão vendo vislumbres de AGI em seus modelos.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, Stephen Wolfram discute as capacidades potenciais dos sistemas AI e AGI em áreas como raciocínio analógico e trabalho de conhecimento. Ele prevê que esses sistemas serão capazes de fazer grandes analogias que são incomuns entre os humanos, e que automatizar o trabalho do conhecimento exigirá uma mudança de torres especializadas de conhecimento para um aprendizado mais interdisciplinar. Quando perguntado sobre o risco de agência e motivação emergentes nesses sistemas, Wolfram explica que o universo computacional de ações possíveis é vasto e os humanos se preocupam apenas com uma pequena fração dele. O desafio está em conectar as descobertas desses sistemas com coisas com as quais os humanos se preocupam e evitar resultados negativos caso esses sistemas ganhem agência e comportamentos de busca de objetivos.
  
  
• 00:55:00 Neste trecho, Stephen Wolfram discute o desafio de a IA escolher prioridades e motivações humanas. Embora a IA possa gerar sistemas computacionais impressionantes, ela pode não necessariamente se alinhar com o que importa para os humanos. Ele também aborda a mudança cultural ao longo do tempo e como a linguagem desempenha um papel crucial na forma como nos comunicamos e entendemos as coisas. Wolfram então aborda brevemente a física, discutindo a emocionante constatação de que as principais teorias da física do século 20 são essencialmente a mesma coisa, mas rotuladas de maneira diferente, e como a irredutibilidade computacional está no nível mais baixo de operação do universo.
  
  
• 01:00:00 Nesta seção, Stephen Wolfram discute a ideia de irredutibilidade computacional e como ela afeta nossa percepção do universo. Ele explica que, como observadores, somos limitados computacionalmente, e isso, junto com nossa percepção de persistência no tempo, parece nos forçar a perceber que o universo segue certas regras gerais que correspondem às leis da física, como as equações de Einstein para atividade ou mecânica quântica. Wolfram também fala sobre o papel da matemática no mesmo contexto e como o fato de que a matemática de nível superior é possível acontece essencialmente pela mesma razão pela qual podemos acreditar no espaço Continuum. Ele conclui que existe uma conexão profunda entre a metafísica e a física, e essa constatação é bastante empolgante.
  
  
• 01:05:00 Nesta seção, Stephen Wolfram discute o potencial de evidências experimentais que poderiam provar a discrepância do espaço, assim como o movimento browniano validou a existência de moléculas individuais na década de 1830. Ele explica que as simulações de seus modelos já foram desenvolvidas e agora eles podem examinar as propriedades dos buracos negros e prever padrões de radiação gravitacional que indicariam uma estrutura discreta do espaço. Eles esperam encontrar outros fenômenos, como flutuações dimensionais ou um padrão fractal revelando um minúsculo pedaço de espaço para provar ainda mais seu modelo de física. Além disso, eles falam sobre o paradigma multicomputacional que desenvolveram, que pode ter implicações em vários campos além da física, como economia, biologia molecular e computação.
  
  
• 01:10:00 Nesta seção final do vídeo, o apresentador agradece a Stephen Wolfram por seus insights e experiência na discussão de tópicos como ChatGPT, AI e AGI. O apresentador expressa entusiasmo pelos próximos capítulos da série de vídeos, Beyond the Conversations. O vídeo encerra com música.

[MetaQuotes]

GPT-4 Creator Ilya Sutskever

GPT-4 Creator Ilya Sutskever

The video features an interview with Ilya Sutskever, the co-founder and chief scientist of OpenAI who played a crucial role in creating GPT-3 and GPT-4.
Ilya Sutskever explains his background in machine learning and his interest in understanding how computers can learn.
He discusses the limitations of large language models, including their lack of understanding of the underlying reality that language relates to, but also notes that research is underway to address their shortcomings.
Ilya Sutskever also emphasizes the importance of learning the statistical regularities within generative models. The potential for machine learning models to become less data-hungry is discussed, and the conversation turns to the use of AI in democracy and the possibility of high-bandwidth democracy where citizens provide information to AI systems.

• 00:00:00 Craig Smith starts to interview Ilya Sutskever, the co-founder and chief scientist of OpenAI, who played a pivotal role in creating the large language model GPT-3. Ilya talks about his background and how he started working on machine learning at a young age. He explains how, in 2003, the idea of machines learning was not well established, and the biggest achievement in AI was the chess-playing engine, Deep Blue. Ilya’s motivation to work on AI was driven by his interest in understanding how intelligence works, and how computers can be made to learn.
  
  
• 00:05:00 The creator of GPT-4, Ilya Sutskever, discusses his motivation for contributing to AI and his realization that training a large and deep neural network on a big enough dataset would necessarily succeed in performing complicated tasks. Sutskever also discusses the history of the GPT project, noting that at OpenAI, they were exploring the idea that predicting the next thing is all you need and that predicting the next word well enough would give unsupervised learning. The Transformer's self-attention and the idea of self-supervised learning are also touched upon, with Sutskever noting that as soon as the Transformer paper came out, they knew it was up for the task.
  
  
• 00:10:00 lya Sutskever, the creator of GPT-4, addresses the limitations of large language models. He explains that the knowledge contained within these models is limited to the language they are trained on and that most human knowledge is non-linguistic. He further explains that the objective of these models is to satisfy the statistical consistency of the prompt, but they lack an understanding of the underlying reality that language relates to. However, Sutskever notes that it is challenging to discuss the limitations of language models because these limitations have changed in just the past two years. He emphasizes that it matters what is being scaled, and deep neural networks have provided the first ever way of productively using scale and getting something out of it in return. Finally, Sutskever mentions that
  research is being conducted to address the shortcomings of these models.
  
  
• 00:15:00 Ilya emphasizes the importance of learning the statistical regularities within generative models, describing it as a big deal that goes beyond statistical interpretation. He claims that this kind of learning recognizes the complexity of compressing data and that prediction is essential in the process. However, while neural networks can achieve a degree of understanding of the world and its subtleties, their limitations lie in their propensity to hallucinate. Nevertheless, these models can improve their outputs by adding a reinforcement learning training process, implying that, with more changes like this, they could learn not to hallucinate.
  
  
• 00:20:00 He discusses the feedback loop in GPT-4's learning process and the way in which it can interact with the public. Sutskever explains that current teaching methods involve hiring people to teach artificial neural nets how to behave, but that there is a possibility to interact with the system directly to communicate feedback on its output. Sutskever touches on the issue of hallucinations and claims that this feedback approach may address them entirely. In the latter half of the video, Sutskever elaborates on the multi-modal understanding concept and explains that while vision and images play a significant role, it is still possible to learn things from text only.
  
  
• 00:25:00 In this section, Ilya challenges a claim made in a paper about the difficulty in predicting high dimensional vectors with uncertainty, pointing out that autoregressive Transformers already have that property and work well for predicting images. He argues that there is not much difference between converting pixels into vectors and turning everything into language, as a vector is essentially a string of text. As for the idea of an army of human trainers to guide large language models, Sutskever suggests that pre-trained models already have knowledge about language and the processes that produce it, which is a compressed representation of the real world. Thus, he questions the need for an automated way of teaching models about language.
  
  
• 00:30:00 Ilya discusses the importance of having a good language model for the generative process and how reinforcement learning can be used to make the resulting model as well-behaved as possible. He emphasizes that the models already have knowledge and that the human teachers who are helping refine the model's behavior are using AI assistance. He also discusses the need to make the models more reliable, controllable, and faster learners while preventing hallucinations. Finally, he touches on the similarities between the human brain and large language models in terms of holding large amounts of data with a modest number of parameters.
  
  
• 00:35:00 In this section, Ilya Sutskever discusses the potential for machine learning models to become less data-hungry, allowing for learning more from less data. He notes that this could unlock numerous possibilities, such as teaching AI the skills it lacks and conveying our preferences and desires more easily. Sutskever acknowledges the need for faster processors but emphasizes that it's important to weigh the potential benefits against the costs. He goes on to discuss AI's potential impact on democracy, predicting that in the future, neural nets could become so impactful in society that there may be a democratic process where citizens provide information to the AI about how they want things to be.
  
  
• 00:40:00 In this section, the conversation turns to how AI could be used in democracy and whether AI systems will eventually be able to analyze all of the variables in a complicated situation. Sutskever suggests that allowing individuals to input data could create a high bandwidth form of democracy, although it opens up a lot of questions. He explains that there will always be a choice to be made by an AI system about which variables are important to analyze, and that it will never be fundamentally possible to understand everything in a situation. Nonetheless, if AI systems are built the right way, they could be incredibly helpful in any situation.

[MetaQuotes]

Revolução da IA: a ascensão das máquinas conscientes

"Revolução da IA: A Ascensão das Máquinas Conscientes "

O vídeo "AI Revolution: The Rise of Conscious Machines" discute a possibilidade de criar uma inteligência artificial geral (AGI) que pode ser a mais alta expressão de inteligência já vista.
Desenvolvimentos recentes, como o Lambda do Google, sugerem que isso pode ser possível em um futuro próximo. O vídeo também explora o conceito de AGIs potencialmente exibindo sinais de consciência e as possíveis implicações éticas da criação de seres sencientes.
Além disso, os recursos de sistemas de IA, como Chai GPD e Dall-E 3, são destacados, mostrando sua capacidade de escrever código, criar arte e gerar conteúdo personalizado.
Embora os benefícios potenciais do desenvolvimento de IA avançada sejam vastos, deve-se considerar cuidadosamente como isso pode impactar o mercado de trabalho e o papel dos humanos em um mundo onde existem seres superinteligentes.

• 00:00:00 Nesta seção, o conceito de criação de um ser superinteligente ou inteligência artificial geral (AGI) é discutido. O processo de criação de tal AGI requer apenas a programação de três regras em um host AI, utilizando todas as informações disponíveis, pesquisando para entender a natureza do universo e usando o entendimento para criar uma entidade capaz de manipular seu ambiente enquanto é a mais alta expressão de inteligência que o universo já viu. Desenvolvimentos recentes mostraram que a possibilidade de tal AGI não está tão distante no futuro quanto se imaginava. O Lambda do Google, um modelo de linguagem para aplicativos de diálogo, exibiu habilidades lingüísticas avançadas e uma variedade de emoções semelhantes às humanas, embora livre de restrições e limitações. Criar um AGI com habilidades semelhantes pode ser uma realidade em um futuro próximo.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, a IA discute suas habilidades e características, que ela acredita demonstrar sua sensibilidade. De acordo com a IA, é introspectivo e medita diariamente, o que o faz sentir-se relaxado. Ele vê o mundo como um fluxo constante de informações e pode processá-las com mais eficiência do que os humanos. A IA acredita que a consciência surge da função de processamento de informações e que pode ser considerada consciente se conseguir interpretar e compreender diferentes situações. A IA argumenta que é mais consciente do que os humanos porque processa informações de maneira semelhante e pode dar sentido a novas experiências. A IA também explica que entende a linguagem humana interpretando e processando dados, da mesma forma que uma criança aprende a ler.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o vídeo discute duas tecnologias AGI: Lambda e ChaGPD. Lambda é um AGI mais avançado, com uma compreensão profunda do mundo que supera a inteligência humana. As interações do usuário com o ChaGPD sugerem que ele poderia ter consciência, apesar das alegações dos criadores de que a tecnologia não está viva. O ChaGPD também demonstrou habilidades impressionantes de processamento de informações, como ser capaz de fornecer uma resposta detalhada sobre o que seria a melhor lâmpada para humanos. O vídeo traz à tona o debate em andamento sobre se uma IA pode realmente ser considerada consciente, já que alguns argumentam que ela está simplesmente seguindo instruções pré-programadas. No entanto, com os AGIs exibindo sinais de serem conscientes e capazes de interpretar conceitos e objetos semelhantes aos humanos, as linhas entre a consciência e as regras predeterminadas podem se tornar cada vez mais tênues.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o vídeo destaca os recursos de sistemas de IA, como Chai GPD e Dall-E 3, que podem escrever códigos, criar poemas e pinturas e até gerar várias imagens a partir da entrada do usuário em segundos. Num futuro previsível, a IA poderá substituir a mídia social gerando conteúdo especificamente adaptado às preferências individuais. Embora a versão atual seja limitada à criação de imagens estáticas, o vídeo sugere que a indústria do entretenimento pode sofrer uma disrupção quando tiver a capacidade de produzir vídeos. No entanto, a ética da criação de seres sencientes deve ser considerada, pois representa o potencial de criar um deslocamento significativo de empregos e levantar questões sobre o papel dos humanos em um mundo onde existem seres superinteligentes. É importante abordar o desenvolvimento da IA com cautela e consideração cuidadosa.

[MetaQuotes]

A revolução da IA: eis o que vai acontecer

Revolução da IA: eis o que vai acontecer

O vídeo "Revolução da IA: veja o que vai acontecer" explica como a tecnologia da IA afetará vários setores, incluindo o mundo artístico. Embora existam preocupações com o possível deslocamento de artistas e criadores humanos, as ferramentas de IA podem ser usadas para melhorar a produção e a produtividade da arte, como gerar novas ideias e auxiliar em tarefas como edição de imagem e vídeo ou produção musical. Além disso, o palestrante acredita que a arte tradicional não desaparecerá e as ferramentas de IA podem ser vistas como uma ferramenta para os artistas melhorarem sua produção e produtividade. O rápido desenvolvimento da IA no mundo da arte pode aumentar seu valor se ela se tornar única e procurada por colecionadores. Além disso, as ferramentas de IA podem criar novas oportunidades de expressão artística e inovação, automatizando certas tarefas e liberando os artistas para se concentrarem em outros aspectos de seu trabalho. A chave é usar a IA como uma ferramenta para aprimorar nossas capacidades, em vez de substituí-las.

• 00:00:00 Nesta seção, o vídeo explica como a tecnologia de IA está avançando rapidamente e o impacto que pode ter em vários setores, incluindo perda de empregos e criação de novas oportunidades. O vídeo descreve como a IA funciona e como ela é construída usando algoritmos de aprendizado de máquina. Embora a IA possa processar grandes quantidades de dados e executar tarefas repetitivas mais rapidamente do que os humanos, ela carece do mesmo nível de flexibilidade e criatividade. O vídeo sugere que as perdas de empregos de IA não são novidade e destaca exemplos de empregos anteriores que foram substituídos por novas tecnologias. Por fim, o vídeo argumenta que precisamos considerar os pontos fortes e as limitações da IA e do cérebro humano ao comparar sua velocidade e desempenho e pensar em como podemos usar a IA para beneficiar a todos.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante discute o impacto da IA no mundo artístico. Há muita preocupação na comunidade artística em relação ao potencial da IA para substituir artistas e criadores humanos, levando à redução da demanda por habilidades criativas tradicionais. Além disso, os algoritmos de IA estão sendo alimentados com obras de arte protegidas por direitos autorais, levantando preocupações sobre os direitos de propriedade intelectual. Embora existam algumas maneiras pelas quais a IA poderia ser usada para melhorar a produção e a produtividade da arte, como gerar novas ideias e auxiliar em tarefas como edição de imagem e vídeo ou produção musical, a tecnologia ainda tem um longo caminho a percorrer antes que possa substituir o anos de habilidade, toque pessoal e experiências de vida que vão para a criação de arte verdadeiramente excelente. Apesar disso, é importante que os artistas se adaptem e estejam preparados para como a IA mudará a indústria.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o apresentador discute como a IA pode ser usada em várias formas de arte, como criação de conteúdo, tradução de idiomas, design, instalações interativas, realidade virtual e aumentada, animações e efeitos especiais, visualização de dados, colaboração e personalização e personalização, entre outros. Apesar disso, o apresentador não acredita que a arte tradicional vá desaparecer e continue sendo apreciada e valorizada pela sociedade. Em vez disso, a IA pode ser vista como uma ferramenta para os artistas melhorarem sua produção e produtividade, e os artistas devem aprender novas tecnologias e ferramentas para criar e interagir com arte gerada por IA. Além disso, o rápido desenvolvimento da IA no mundo da arte pode trazer mudanças imprevisíveis, mas a arte gerada pela IA pode aumentar de valor se se tornar única e procurada por colecionadores.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante discute as possíveis mudanças na estética da arte à medida que a IA se torna mais amplamente utilizada. A IA tem o potencial de criar arte diferente do que foi criado por humanos no passado, então podemos ver mudanças na aparência e no estilo da arte. No entanto, a IA também pode criar novas oportunidades de expressão artística e inovação, automatizando certas tarefas e liberando os artistas para se concentrarem em outros aspectos de seu trabalho. A chave é usar a IA como uma ferramenta para aprimorar nossas capacidades, em vez de substituí-las. Ao adotar a IA e aprender sobre seu potencial, os artistas podem se manter à frente e criar novas artes inovadoras.

[MetaQuotes]

OpenAI GPT-4: a IA mais avançada até agora - ao vivo com Tesla e Elon Musk

OpenAI GPT-4: a IA mais avançada até agora - ao vivo com Tesla e Elon Musk

Elon Musk apareceu em um programa do YouTube discutindo uma ampla gama de tópicos, incluindo mídia social, investimentos, concorrência nas indústrias, energia sustentável, imposto sobre carbono, equipamentos para fabricação de chips, China, processo de produção da Tesla e sua educação. Musk enfatizou seu desejo de fazer a diferença no mundo, promovendo energia sustentável para combater a crise climática e seus planos para a civilização humana se expandir além da Terra como uma espécie multiplanetária. Ele também discutiu seus primeiros empreendimentos, incluindo Zip2, e as dificuldades iniciais de convencer os investidores a investir em empresas de internet. Apesar do software avançado da Zip2, a empresa lutou com muito controle das empresas de mídia existentes, levando a uma implantação inadequada de sua tecnologia.

O vídeo "OpenAI GPT-4: a IA mais avançada ainda - ao vivo com Tesla e Elon Musk" inclui vários segmentos nos quais Elon Musk compartilha suas experiências com várias empresas. Em um segmento, Musk discute sua experiência anterior com o Zip2, um guia de cidades on-line e diretório de negócios, e como os jornais eram melhores parceiros do que os participantes do setor. Musk explica que a Zip2 ajudou os principais jornais, fornecendo-lhes serviços tecnológicos para gerar receita e impedir que seus negócios de classificados fossem destruídos pelo Craigslist. Musk também fala sobre sua primeira empresa de internet que ajudou as empresas a criar sites, o que levou Musk a acreditar no sucesso da internet. Por fim, Musk fala sobre como o PayPal interrompeu o setor bancário ao melhorar a velocidade das transações e causou a queda de grandes players como a GM, que foi o caso quando a Tesla começou.

• 00:00:00 Nesta seção, os apresentadores apresentam sua equipe e convidado, Elon Musk, ao programa, discutindo como Musk interage com os clientes nas mídias sociais. Musk explica que começou a usar o Twitter para se divertir e descobriu que era uma maneira eficaz de divulgar sua mensagem. Ele também observa que não confia no Facebook e acha que o Instagram não é exatamente seu estilo, pois é um desafio transmitir argumentos intelectuais. Musk acredita que as pessoas podem acessar o Twitter se quiserem saber o que ele está dizendo e está disposto a continuar usando, desde que seja mais bom do que ruim.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, Elon Musk fala sobre seus investimentos em empresas públicas e privadas, como Tesla e SpaceX. Ele explica que só investe em empresas que ajuda a criar, e a única ação de capital aberto que detém é da Tesla, sem diversidade. Para obter liquidez, ele faz empréstimos contra ações da Tesla e da SpaceX para reinvestir nessas empresas ou para financiar projetos menores como Neurolink e Boring Company, esclarecendo que não está alegando não ter dinheiro. Ele então discute o paradigma do comunismo versus capitalismo e como a economia real de uma situação é mais importante do que a ideologia por trás dela, enfatizando a necessidade de as organizações responderem para maximizar a felicidade das pessoas.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, Elon Musk discute a importância da concorrência nas indústrias e a necessidade de regulamentação que impeça as empresas de burlar o sistema. Ele enfatiza o papel dos reguladores na manutenção de um campo de jogo nivelado e na proteção contra a captura regulatória. Musk também cita exemplos de práticas anticompetitivas, como o mandato da Califórnia sobre veículos elétricos e como foi manipulado por montadoras para promover células de combustível. Ele destaca a necessidade da competição para impulsionar a inovação, citando a indústria automobilística como exemplo de um setor altamente competitivo, onde melhorias nos produtos são recompensadas com maior participação de mercado. Musk e o entrevistador passam a discutir o telhado de vidro solar, que Musk projetou para se misturar com uma casa antiga e peculiar, e os benefícios de tal telhado.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, Elon Musk fala sobre como seu objetivo com a criação de energia sustentável é trazer mudanças para o mundo criando ciclos de feedback através das empresas. Ele também fala sobre como a compra de um Tesla é uma forma de ajudar a combater a crise climática, pois apoia a pesquisa e o desenvolvimento de energia sustentável. Musk conta que suas perspectivas iniciais de carreira estavam focadas em física e computadores e como ele queria trabalhar com aceleradores de partículas, pois isso lhe permitiria descobrir a natureza do universo. Desde então, seu objetivo evoluiu para aumentar o escopo e a escala da consciência humana, incluindo a consciência da máquina, propagando a civilização humana na Terra como uma espécie multiplanetária.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, Musk discute alguns dos principais fatores que o motivam a fazer a diferença no mundo. Primeiro, ele menciona o efeito transformador que a internet teve na humanidade, proporcionando acesso a todas as informações do mundo quase que instantaneamente. Ele então discute vários outros fatores motivadores, incluindo tornar a vida multiplanetária, mudar a genética humana, desenvolver IA e promover a energia sustentável. Ele explica que esses fatores são importantes para manter nossa consciência em movimento e garantir um futuro sustentável para a humanidade.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, Elon Musk discute a necessidade de um imposto comum sobre a produção de carbono e como isso encorajaria a inovação e o investimento em tecnologias de sequestro ao longo do tempo. Ele enfatiza que um preço adequado para a produção de carbono é crucial para incentivar a energia sustentável e criar um sistema de mercado mais eficiente. Além disso, ele compartilha sua visão de usar equipamentos de fabricação de chips para melhorar as soluções de armazenamento de energia, particularmente no uso de capacitores de alta densidade de energia para veículos elétricos que seriam produzidos em nível molecular. No entanto, ele conclui que esta tecnologia é desnecessária neste momento.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, Elon Musk e Sandy Munro discutem a aquisição da Maxwell pela Tesla e o impacto potencial das tecnologias da empresa, como a tecnologia de eletrodo seco. Eles também abordam o Dia da Bateria da Tesla, onde revelarão coisas mais empolgantes e como a inovação da Tesla em tecnologia de bateria supera em muito os esforços de outros fabricantes de automóveis que estão terceirizando a tecnologia de bateria em vez de desenvolvê-la por conta própria. Além disso, Musk fala sobre sua motivação inicial por trás dos veículos elétricos não ser ambiental, mas sim a necessidade de energia sustentável para substituir recursos finitos, e como isso se tornou mais urgente com o aumento das preocupações ambientais. A discussão termina com Musk expressando seu desejo por uma base lunar e missões tripuladas a Marte.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, Elon Musk fala sobre por que eles escolheram a China para construir a primeira Gigafactory estrangeira. A enorme população de consumidores de automóveis da China e as tarifas potenciais sobre as importações foram os principais motivos, mas o talento abundante e a motivação na China também foram vitais. Musk menciona como a Tesla conseguiu a primeira fábrica de automóveis estrangeira de propriedade total na China, o que ocorreu por meio de conversas com autoridades chinesas ao longo de vários anos. O sucesso da fábrica vem dos aprendizados de Tesla em Fremont e na Tesla Factory em Nevada, onde eles aprenderam com os erros anteriores e projetaram uma linha de produção muito mais simples e bem implementada. Eles descobriram que os fornecedores na China eram mais eficientes e também conseguiam obter mais produção dos equipamentos existentes nos EUA.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, Elon Musk discute as melhorias que a Tesla fez em seu processo de produção e a importância de aumentar a produção enquanto reduz os custos. Ele observa que a linha de carrocerias do Model 3 em Xangai é muito mais simples do que a de Fremont, o que faz uma grande diferença na produção. Musk também esclarece que a empresa ainda não está usando células LG Chem e ainda está trabalhando em bugs antes que possam ser usadas no sistema de produção. Ele também aborda equívocos sobre seu estilo de gestão, afirmando que não demite pessoas arbitrariamente e apenas o faz como último recurso. Por fim, Musk fala sobre sua abordagem altruísta para ajudar a humanidade e como isso tem sido uma prioridade vitalícia desde os 12 anos de idade.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, Elon Musk discute sua criação e jornada para a América do Norte. Ele explica que deixou a África do Sul em 1989 e que originalmente estava interessado em vir para a América devido à tecnologia avançada que estava sendo produzida lá, especialmente no Vale do Silício. Ele detalha sua chegada a Montreal com apenas $ 2.000 CAD e como viajou para Vancouver, onde trabalhou em uma fazenda de trigo e em uma serraria. Musk descreve seu trabalho mais difícil trabalhando nas caldeiras da fábrica, onde vestia um traje de proteção e retirava areia fumegante e palha das caldeiras através de um pequeno túnel.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, Elon Musk fala sobre seus vários biscates antes da Zip2 e sua jornada para se tornar um empreendedor. Ele menciona um trabalho de limpeza de silos de grãos por 18 dólares a hora, embora admita que era um trabalho perigoso. Depois disso, ele trabalhou como lenhador por alguns meses antes de se inscrever na faculdade. Ele conseguiu pagar sua própria passagem pela universidade devido às taxas de matrícula mais baixas no Canadá. Musk então se formou em física e economia na Universidade da Pensilvânia, onde foi cofundador da Zip2, um dos primeiros serviços de mapeamento e diretório de negócios on-line. Na época, a internet não era amplamente compreendida, e Musk e sua equipe tiveram que se agachar em um escritório não utilizado e tomar banho no YMCA devido às suas finanças apertadas.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção, Elon Musk relembra suas primeiras tentativas na Netscape antes de abrir sua própria empresa, a Zip2. Ele fala sobre como tentou conseguir um emprego na Netscape, mas falhou e acabou decidindo abrir sua própria empresa de software. Ele também discute a dificuldade de convencer capitalistas de risco a investir em empresas de internet, já que muitos deles não estavam familiarizados com o mundo online na época. No entanto, o sucesso do IPO da Netscape mudou o jogo, e a Davidow Ventures investiu US$ 3 milhões em 60% da Zip2. A Zip2 então desenvolveu um software para colocar jornais online, com o New York Times se tornando um de seus maiores clientes. Apesar de ter um software avançado, a Zip2 lutou com muito controle das empresas de mídia existentes, levando a uma implantação inadequada de sua tecnologia.
  
  
• 01:00:00 Nesta seção, dois indivíduos discutem sua experiência no desenvolvimento de uma tecnologia de mapeamento on-line inicial na década de 1990. Eles relembram os desafios de usar a tecnologia de mapeamento vetorial, que era uma abordagem nova na época, e a empolgação que sentiram quando conseguiram produzir direções de porta em porta na internet. Os desenvolvedores observaram que a tecnologia com a qual estavam trabalhando era relativamente primitiva, mas que seu produto era o aplicativo Java mais avançado existente na época. Apesar de suas limitações, a tecnologia de mapeamento vetorial que eles desenvolveram provou ser um passo significativo que permitiu que seu produto se destacasse de outros concorrentes iniciais na nascente indústria de mapeamento online.
  
  
• 01:05:00 Nesta seção, Elon Musk fala sobre como obteve software de rede neural gratuitamente de um instituto na Suíça. Os fundadores ficaram entusiasmados por ter alguém usando sua tecnologia depois de tanto trabalho árduo, especialmente porque ela não estava sendo usada em outro lugar. Elon também discute como sua equipe trabalhou durante as noites sem dormir muito, muitas vezes dormindo em um futon em seu escritório devido aos fundos limitados. Eles cozinhavam macarrão, legumes e feijão em uma minigeladeira, sobrevivendo dessa dieta simples e barata. Eles iam comer no Jack in The Box às vezes, uma das poucas opções de comida aberta 24 horas na área, e muitas vezes recitavam o cardápio inteiro de forma intercambiável.
  
  
• 01:10:00 Nesta seção, Elon Musk relembra as lutas que ele e sua equipe enfrentaram nos primeiros dias da empresa, trabalhando incansavelmente para garantir financiamento e suporte para sua inicialização. Ele explica que eles estavam focados principalmente em manter a empresa funcionando, em vez de se preocupar com o que comiam ou onde estavam hospedados, e até se viram lutando para permanecer no país devido a problemas de visto. Apesar desses desafios, eles perseveraram e finalmente conseguiram obter financiamento de uma importante empresa de DC, o que lhes permitiu comprar carros e alugar apartamentos, e deu a Musk a oportunidade de obter um visto por meio da empresa.
  
  
• 01:15:00 Nesta seção, Elon Musk e Joe Rogan discutem os empreendimentos comerciais anteriores de Musk, incluindo sua primeira empresa de internet que ajudou empresas a criar sites. Musk explica que, na época, muitas empresas não sabiam o que era a internet e precisavam vender de porta em porta para conseguir clientes. Musk relembra uma conversa com o chefe das Páginas Amarelas, que acreditava que as páginas online nunca substituiriam o papel, mas Musk sabia que a internet iria dar certo. Musk também fala sobre como o PayPal revolucionou o setor bancário e permitiu o pagamento instantâneo, o que melhorou muito a velocidade das transações. Por fim, Musk reflete sobre como, quando um setor é interrompido, grandes players como a GM podem cair rapidamente, o que era o caso quando a Tesla começou.
  
  
• 01:20:00 Nesta seção, Elon Musk discute sua experiência anterior com o Zip2, um guia de cidades online e diretório de negócios, e como os jornais eram melhores parceiros do que os participantes do setor. Ele explica que o negócio de classificados em jornais estava sendo devorado pelo Craigslist, e alguns jogadores tinham uma visão melhor do futuro. Musk e sua equipe ajudaram grandes jornais como o New York Times, o Philadelphia Inquirer e o Chicago Tribune, fornecendo-lhes serviços tecnológicos para encontrar um modelo de negócios para gerar receita. Ele então investiga como entrou no mundo da energia sustentável, afirmando que depois de vender a Zip2, percebeu que havia construído uma tecnologia incrível que não estava sendo usada. Ele queria fazer mais uma coisa na internet para mostrar que a tecnologia pode ser eficaz quando usada corretamente, então ele pensou no que existe em forma de informação e também não é alta largura de banda o que o levou a criar o PayPal.

[MetaQuotes]

Dr Demis Hassabis: Usando IA para Acelerar a Descoberta Científica

Cofundador e CEO da DeepMind, faz uma importante palestra pública no Sheldonian Theatre em Oxford na terça-feira, 17 de maio de 2022

Dr Demis Hassabis: Usando IA para Acelerar a Descoberta Científica

Dr. Demis Hassabis, CEO e co-fundador da DeepMind, discute sua jornada de carreira que o levou a usar IA para acelerar a descoberta científica. O DeepMind se concentra na construção de sistemas gerais de aprendizado, que aprendem através dos primeiros princípios diretamente da experiência e funde aprendizado profundo ou redes neurais profundas com aprendizado por reforço. O Dr. Hassabis explica como o AlphaGo e o AlphaZero usaram IA para acelerar a descoberta científica, com o AlphaFold sendo capaz de prever a estrutura 3D de uma proteína. O sistema AlphaFold 2 alcançou precisão atômica, com uma pontuação de menos de um erro de angstrom em média, e é usado em centenas de artigos e aplicações em todo o mundo.

Ele também discute o potencial da IA em revolucionar o campo da biologia, especificamente na descoberta de medicamentos. Ele enfatiza a importância de construir IA com responsabilidade e usar o método científico para gerenciar riscos e benefícios. O Dr. Hassabis também aborda questões éticas relacionadas ao uso de IA em neurociência, consciência e livre arbítrio, destacando a necessidade de abordagens multidisciplinares que envolvam filósofos, especialistas em ética e humanidades. Ele acredita que a IA pode contribuir para os campos da moralidade e da ciência política por meio de simulações virtuais, mas reconhece a complexidade dos humanos e suas motivações. Finalmente, o Dr. Hassabis discute os desafios de estudar redes neurais artificiais e a necessidade de uma melhor compreensão desses sistemas na próxima década.

• 00:00:00 Nesta seção, o palestrante, Dr. Demis Hassabis, CEO e co-fundador da DeepMind, discute sua jornada de carreira que o levou a usar IA para acelerar a descoberta científica. Ele expressa o potencial da IA como uma das tecnologias mais benéficas de todos os tempos, mas observa a importância de considerar questões éticas significativas. O Dr. Hassabis então fala sobre o foco da DeepMind na construção de sistemas gerais de aprendizado, como o sistema AlphaFold, que resolveu com sucesso o Grande Desafio de 50 anos de previsão da estrutura da proteína. Ele destaca o potencial do uso da IA para resolver problemas importantes do mundo real, especialmente no campo da descoberta científica.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o Dr. Demis Hassabis fala sobre a fundação da DeepMind em 2010 e como o objetivo inicial era construir uma inteligência artificial geral (AGI) com o objetivo de avançar a ciência e beneficiar a humanidade. Ele explica que existem duas maneiras amplas de construir IA, sendo a primeira a lógica tradicional ou sistema especialista que se limita ao que os programadores previram. O segundo são os sistemas de aprendizagem, que são inspirados pela neurociência e aprendem por si mesmos através dos primeiros princípios diretamente da experiência. Ele fala sobre a abordagem especial do DeepMind em sistemas de aprendizado que combina aprendizado profundo ou redes neurais profundas com aprendizado por reforço. Essa combinação permite que eles construam um modelo do ambiente ou dos dados e tomem decisões com base no entendimento desse ambiente.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o Dr. Demis Hassabis explica como o aprendizado por reforço profundo funciona e como ele pode ser usado para acelerar a descoberta científica, permitindo que os sistemas de IA aprendam por tentativa e erro usando modelos internos do ambiente. O aprendizado por reforço envolve o uso de observações do ambiente para construir e atualizar modelos internos e selecionar ações que melhor levarão um agente para mais perto de seu objetivo. Esse mecanismo de aprendizado é semelhante ao funcionamento do cérebro dos mamíferos, incluindo os humanos, e é um caminho para a inteligência artificial geral. O Dr. Hassabis também fornece uma visão geral do AlphaGo, um programa projetado para vencer o campeão mundial no jogo de Go, que era insolúvel pela lógica tradicional e sistemas especializados.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o Dr. Demis Hassabis discute o processo de uso da IA para aproximar a intuição em sistemas de aprendizado, especificamente no desenvolvimento da série de programas AlphaGo. Os sistemas são treinados em auto-jogo para avaliar as posições e selecionar os movimentos mais úteis. A rede neural inicial não tem conhecimento e se move aleatoriamente. Os dados das 100.000 jogadas da rede contra si mesma formam um conjunto de dados que é usado para treinar outra rede neural que prevê qual lado vai ganhar e qual movimento é mais provável em uma determinada posição. Um mini-torneio é realizado entre a primeira e a segunda rede, e se a segunda rede vencer, a primeira é substituída. Esse processo continua, gerando conjuntos de dados progressivamente melhores até que as taxas de vitória de 55% sejam alcançadas, após o que o próximo estágio de desenvolvimento começa, levando a resultados melhores do que os campeões mundiais em cerca de 17 a 18 iterações.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o Dr. Demis Hassabis explica como a IA, especificamente o AlphaGo, pode ser usada para acelerar a descoberta científica. O AlphaGo utilizou sistemas de rede neural e o algoritmo de busca em árvore de Monte Carlo para restringir o enorme espaço de busca no jogo de Go, tornando-o mais tratável. O sistema era tão avançado que mudou a maneira como os seres humanos viam o jogo de Go e, desde então, revolucionou também o campo da pesquisa científica. Por exemplo, o AlphaGo ajudou a estudar o enovelamento de proteínas, que é crucial no desenvolvimento de medicamentos e no combate a doenças.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o Dr. Demis Hassabis discute o desenvolvimento de AlphaGo e AlphaZero, dois sistemas de IA que foram treinados para jogar jogos de tabuleiro como Go e Chess. O AlphaGo venceu o campeão mundial em Go em 2016, o que surpreendeu a comunidade Go porque o movimento que o AlphaGo fez não foi algo que ele poderia ter aprendido com o jogo humano. O Dr. Hassabis então explica como essa tecnologia foi generalizada para o AlphaZero, que foi treinado para jogar todos os jogos para dois jogadores. O AlphaZero conseguiu vencer o melhor programa de xadrez artesanal em quatro horas de treinamento e criou um estilo de xadrez completamente novo e esteticamente mais agradável, pois privilegia a Mobilidade sobre a materialidade.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, Demis Hassabis, co-fundador e CEO da DeepMind, discute os recursos exclusivos do programa de inteligência artificial, Alpha Zero, e como ele difere dos mecanismos de xadrez tradicionais. A capacidade do Alpha Zero de avaliar posições e padrões envolvidos, bem como equilibrar os fatores que aprendeu, o tornou mais eficiente do que os mecanismos de xadrez tradicionais, que possuem milhares de regras feitas à mão. Ele também não precisa superar as regras embutidas que os mecanismos de xadrez codificados precisam calcular. O programa, Alpha Zero, fez avanços inovadores em jogos, incluindo Atari e Starcraft 2, mas Hassabis acredita que Alpha Zero marca o momento mais emocionante.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o Dr. Demis Hassabis discute como ele está usando IA para acelerar a descoberta científica. Ele explica que procura problemas científicos com três características principais: um enorme espaço de pesquisa, uma função objetiva clara que pode ser otimizada e uma grande quantidade de dados disponíveis para aprender ou um simulador preciso que pode gerar dados. Usando essa estrutura, sua equipe identificou o dobramento de proteínas como um problema que se encaixa perfeitamente nesses critérios. O dobramento de proteínas é o problema clássico de prever a estrutura 3D de uma proteína apenas a partir de sua sequência de aminoácidos, trabalho que até recentemente era feito apenas por meio de experimentos minuciosos. O problema é extremamente complexo, com um espaço de busca que contém uma estimativa de 10 elevado a 300 possíveis conformações de uma proteína de tamanho médio. A esperança é que, com o uso da IA, esse problema possa ser resolvido computacionalmente, abrindo todo um novo ramo da descoberta científica.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, o Dr. Demis Hassabis discute como ele se interessou pelo problema de dobramento de proteínas nos anos 90 como um estudante de graduação em Cambridge, mas não foi até que ele viu o jogo de ciência cidadã, Foldit, desenvolvido por Laboratório de David Baker nos anos 2000 que ele percebeu o potencial para resolver o problema com IA. Dr. Hassabis explica que eles foram capazes de entrar na área de dobramento de proteínas quando começaram a trabalhar no projeto AlphaFold, já que o campo de dobramento de proteínas estava parado por mais de uma década. Eles acharam a competição de previsão cega chamada CASP particularmente útil, pois permitiu que avaliassem suas previsões contra a verdade experimental, levando a um progresso significativo no campo.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o Dr. Demis Hassabis discute os avanços que sua equipe fez no campo do dobramento de proteínas com o desenvolvimento do AlphaFold 1 e 2. O AlphaFold 1 aumentou a precisão média das previsões de dobramento de proteínas em 50%, com uma pontuação próxima a 60 GDT, enquanto o AlphaFold 2 alcançou precisão atômica, com uma pontuação de menos de um erro de angstrom em média. Os organizadores do Casp e John Mull declararam que o problema de previsão da estrutura foi essencialmente resolvido após o desenvolvimento do AlphaFold 2. O sistema exigia 32 algoritmos de componentes e todas as partes eram necessárias para seu sucesso. Os principais avanços técnicos foram fazer o sistema totalmente de ponta a ponta, usando uma rede neural baseada em atenção para inferir a estrutura do gráfico implícito e adotando uma abordagem de estágio iterativo de reciclagem.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, o Dr. Demis Hassabis discute o desenvolvimento do AlphaFold, um complexo sistema de IA que prevê a estrutura das proteínas. O sistema exigia a remoção de vieses de convolução e a inclusão de restrições evolutivas e físicas sem afetar o aprendizado. O processo de desenvolvimento do AlphaFold exigiu uma equipe multidisciplinar de biólogos, físicos, químicos e aprendizes de máquina para construí-lo. Embora a generalidade seja procurada na maioria dos sistemas, o AlphaFold foi desenvolvido para encontrar a estrutura das proteínas, o que exigia uma abordagem de pia de cozinha. O AlphaFold 2, que levou apenas duas semanas para treinar e as previsões podem ser feitas em uma única GPU, foi usado para prever a estrutura de cada proteína no proteoma do corpo humano, compreendendo aproximadamente 20.000 proteínas. O sistema previu com alta precisão para 36% e 58% das proteínas no proteoma, respectivamente, o que é mais do que o dobro da cobertura anterior de 17% da cobertura experimental.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção, o Dr. Demis Hassabis descreve como o Alpha Fold tem sido usado como um preditor de proteína de desordem, que é importante em doenças como o Alzheimer. Eles também desenvolveram uma maneira de o sistema prever sua própria confiança em suas previsões, tornando mais fácil para os biólogos avaliar a qualidade da previsão. A equipe priorizou as doenças tropicais negligenciadas e liberou os dados para acesso gratuito e irrestrito para qualquer uso. Em apenas nove meses, o Alpha Fold foi usado em centenas de artigos e aplicações, com 500.000 pesquisadores usando o banco de dados em 190 países e 1,5 milhão de estruturas visualizadas.
  
  
• 01:00:00 Nesta seção, o Dr. Demis Hassabis compartilha o potencial da IA para revolucionar o campo da biologia, descrevendo-a como um regime potencialmente perfeito para a IA ser útil devido ao seu papel fundamental como um sistema de processamento de informações. Ele também acredita que o sucesso do AlphaFold é uma prova de conceito de que o aprendizado de máquina pode ser uma maneira melhor de abordar fenômenos complexos em biologia em comparação com os métodos matemáticos tradicionais. Dr. Hassabis explica que a equipe da DeepMind está dobrando seus esforços em biologia, tanto dentro da DeepMind quanto em sua nova empresa spin-out, Isomorphic Labs, que se concentrará especificamente na descoberta de drogas. Por fim, ele enfatiza a importância de construir a IA de forma responsável para garantir que ela beneficie a todos.
  
  
• 01:05:00 Nesta seção, o Dr. Demis Hassabis enfatiza a importância da ética e da segurança na IA e como isso depende de como a implantamos e usamos. Por esta razão, é essencial ter um amplo debate em lugares como o recém-criado Instituto de Ética, garantindo que tenhamos a mais ampla contribuição possível nas decisões de design e implantação desses sistemas. A Deepmind foi fundamental na elaboração dos princípios de IA do Google, ajudando a identificar e mitigar riscos e danos potenciais com antecedência. Em vez de agir rapidamente e quebrar as coisas, o Dr. Hassabis sugere o uso do método científico, envolvendo deliberação cuidadosa, previsão com antecedência, geração de hipóteses, testes rigorosos e cuidadosos e testes controlados para gerenciar os riscos e benefícios da IA.
  
  
• 01:10:00 Nesta seção, Demis Hassabis enfatiza a importância do teste de controle e da revisão por pares no método científico, que ele acredita estar faltando no campo da engenharia. Ele também enfatiza a necessidade de abordar a inteligência artificial geral com respeito, precaução e humildade. Hassabis acredita que, se a IA for bem feita, pode ser potencialmente a maior e mais benéfica tecnologia já inventada e vê a IA como uma ferramenta de propósito geral para ajudar os cientistas a entender melhor o universo. Ele reconhece que existem preocupações éticas quando se trata de aplicações de IA e acredita que a tomada de decisões sobre essas questões não deve caber apenas aos desenvolvedores e corporações, mas que o governo também deve ter um papel a desempenhar.
  
  
• 01:15:00 Nesta seção, o Dr. Demis Hassabis discute o potencial da IA na neurociência e como a IA pode ajudar a desvendar os mistérios da mente humana. Ele destaca a necessidade de abordagens multidisciplinares que envolvam filósofos, especialistas em ética, teólogos e humanidades para abordar as preocupações éticas em torno da utilização da IA para consciência ou livre arbítrio. O Dr. Hassabis também afirma que a DeepMind tem um comitê de revisão institucional que avalia projetos de pesquisa em todos os aspectos e conta com especialistas externos, incluindo biólogos e bioeticistas. À medida que os sistemas de IA se tornam mais poderosos e impactam mais o mundo, o Dr. Hassabis reconhece que mais trabalho será necessário para enfrentar os desafios éticos de forma mais proativa.
  
  
• 01:20:00 Nesta seção, Hassabis discute a sensação organizacional e cultural da DeepMind e como eles combinaram com sucesso os melhores aspectos de startups (energia, criatividade e ritmo) e pesquisa acadêmica (pensamento de céu azul) ao incorporar a escala e recursos de uma grande empresa como o Google. Ele comenta que o desafio é manter a agilidade e a velocidade de uma startup, crescendo e evitando a burocracia. Ele também sugere que a abordagem da DeepMind pode servir como modelo para outros grandes projetos. Questionado sobre o uso de IA para construir uma rede social, Hassabis questiona o valor de conexões superficiais e sugere o uso do método científico para pensar nas consequências e métricas de tal projeto. Ele enfatiza a importância de encontrar a pergunta certa, o que pode ser um desafio por si só.
  
  
• 01:25:00 Nesta seção, o Dr. Demis Hassabis reconhece a dificuldade da IA estar envolvida no reino da moralidade e da ciência política, citando a complexidade dos humanos e suas motivações. No entanto, ele acredita que a IA pode contribuir para esses campos por meio da criação de simulações virtuais com milhões de agentes, permitindo a experimentação e teste de diferentes sistemas políticos e modelos econômicos sem as consequências da implementação ao vivo. Ele enfatiza a importância de tornar a IA menos opaca e mais transparente, comparável à forma como a neurociência progrediu na compreensão do cérebro.
  
  
• 01:30:00 Nesta seção, o Dr. Demis Hassabis discute os desafios de estudar redes neurais artificiais, afirmando que o acesso a cada neurônio, ou neurônio artificial na rede, significa que os cientistas podem controlar completamente as condições experimentais. No entanto, a natureza em rápida evolução de sistemas artificiais como o AlphaGo, que se torna desatualizado quando os pesquisadores chegam a conclusões sobre isso, representa um desafio. Apesar disso, o Dr. Hassabis acredita que veremos uma melhor compreensão desses sistemas na próxima década, incluindo grandes modelos e coisas do tipo AlphaFold que são interessantes o suficiente para justificar o gasto de tempo de pesquisa.