Rede neural para reconhecimento de padrões - Mukherjee, Ayan
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Como citado por Margaret Heffernan: - "Uma grande parte da criatividade tem a ver com o reconhecimento de padrões, e o que é necessário para discernir padrões são toneladas de dados. A sua mente recolhe esses dados tomando nota de pormenores aleatórios e anomalias facilmente observáveis todos os dias: peculiaridades e mudanças que, eventualmente, se transformam em ideias." O reconhecimento de padrões ajuda-nos a identificar quase tudo no dia a dia. Não é apenas um fenómeno natural para os seres vivos, mas também um aspeto importante para a Inteligência Artificial. É a chave para o…mehr

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Produktbeschreibung
Como citado por Margaret Heffernan: - "Uma grande parte da criatividade tem a ver com o reconhecimento de padrões, e o que é necessário para discernir padrões são toneladas de dados. A sua mente recolhe esses dados tomando nota de pormenores aleatórios e anomalias facilmente observáveis todos os dias: peculiaridades e mudanças que, eventualmente, se transformam em ideias." O reconhecimento de padrões ajuda-nos a identificar quase tudo no dia a dia. Não é apenas um fenómeno natural para os seres vivos, mas também um aspeto importante para a Inteligência Artificial. É a chave para o desenvolvimento em todos os domínios, como o diagnóstico médico (ECG), a tecnologia (reconhecimento facial, reconhecimento de impressões digitais, digitalização da retina), a defesa (reconhecimento automático de alvos, como bombas guiadas por laser, e segmentação e análise de imagens de fotografias aéreas), etc. Existem várias metodologias no reconhecimento de padrões, como a correspondência de modelos, a abordagem estatística, etc., mas diz-se que o processo natural pode ser melhor alcançado imitando a natureza. Será que é assim? A rede neural é melhor do que outras abordagens?
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Autorenporträt
Ayan Mukherjee ist Forschungsstipendiat und Produktspezialist in einem IT-Unternehmen mit Arbeitserfahrung in Bereichen wie Automatisierung der Interaktion zwischen Computer und Benutzer, KI und UML-basiertes PEGA und musterbasiertes Clustering. Er hat auch Erfahrung in der Analyse verschiedener digitaler Interaktionen auf der Grundlage von Industriemodellen. Er verfügt derzeit über mehr als 4 Jahre Berufserfahrung in der Industrie.