DADOS SINTÉTICOS para Aprendizado de Máquina | Machine Learning e Simulações | Diário de Pesquisa #18

O treinamento de modelos de aprendizado de máquinas para a resolução eficaz de tarefas geralmente requer uma quantidade muito grande de dados. No entanto, coletar e Organizar grands volume de dados para cada tipo de aplicaçãoé uma tarefa custosa e difícil, devido a desafios técnicos e éticos. Para conduzir pesquisas e criar aplicações de inteligência artificial, não basta coletar dados na internet, é preciso ter cuidados adicionais na construção desses conjuntos de dados, tais como a catégorzação e balance de dias de juntreampos de Neste vidéo, apresentamos um resumo do que rolou para que você fique a par deste tema tão important dentro machine learning et deep learning. O uso de dados sintéticos para treinamento dos modelos pode ser uma solução para contornar vários dos problemas relacionados conjuntos de dados. Ao adotar este parareala, algumas questões precisam ser respondidas, por exemplo: – É preciso que as imagens sejam fotorrealistas? – Ainda precisamos de dados reais no treinamento? – Como aumentar as chances de um modelo treinado com dados sintéticos funcionar bem em dados reais? – Qual o custo de se construir um conjunto de dados sintéticos ? Que ferramentas podem ser utilizadas para este processo? – Qual a complexidade de integrar ao treinamento dos modelos ? Essas são apenas algumas das perguntas que você pode estar se fazendo se deseja saber mais sobre a geração de dados sintéticos para Machine learning. ▶️ 1. Por que usar dados sintéticos: Na primeira apresentação, apresentamos problemas que motivam o uso de dados sintéticos e buscamos compreender os pre-requisitos para um bom uso de dados sintéticos ea capsacid ardo de dados sintéticos e model ▶ e.como Na segunda apresentação, vimos como plates-formes de mídia como o Blender, comme le moteur Unreal e Unity e, plus récent, o Nvidia Omniutilize tem apresentação, vimos como platesformas de mídia como o Blendes a. Neste tipo de environmente, podemos automatizar a construção de cenas com alto grau de controle de propriedades como aparência epose dos objets de interesse, parâmetros das câmeras ou variação dos objetos de fundo. Além disso, o controle sobre o tipo de dado gerado – imagens RGB, mapas de profundidade, máscaras de segmentação, nuvem de pontos etc. – eo controle sobre a quantidade de dados gerados, permitindo um balanceamento dos exempos exemplos ▶️ 3. simulação? Treinando modelos para environmentes dinâmicos: Na terceira e última apresentação, abordamos como as aplicações de dados sintéticos não se limitam a situações estáticas. Podemos combinar simulações com técnicas de aprendizado de máquina como, por exemplo, aprendizado por reforço (renforcement learning) para criar inúmeras possibilidades. – Slides e mais informações disponíveis no site do evento: 📚 Livros recomendados de Data Science: 📚 Livros de Algoritmos e Estruturas de Dados: SetUp-Equipamentos: Canal na Twitch para lives: Canal receber do Telegramrcia email: – Propostas .ag – Demais assuntos : contato@programacaodinamica.com.br 👩🏾‍💻👨🏾‍💻 app e entre na comunidade) 📸 Nos siga no Instagram: 📸 @kizzy_terra @hallpaz 🦐 noizzy @hallpaz 🐦 nok Curta a Programação Dinâmica no facebook: fb.com/ Nos siga no Gitubamica /programacaodinamica * Confira o nosso Media: medium.com/programacaodinamica * Confira os artigos no Python Café: pythoncafe.com.br:.