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Histórias de tecnologia incríveis desta semana da web (até 23 de janeiro)

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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Este laboratório chinês visa grandes descobertas de IA
Will Knight | Com fio
“A China produz tantos pesquisadores de inteligência artificial quanto os EUA, mas fica atrás em campos-chave, como aprendizado de máquina. O governo espera recuperar terreno. ... Estabeleceu aos pesquisadores de IA a meta de fazer 'avanços fundamentais até 2025' e apelou para que o país fosse 'o principal centro de inovação do mundo até 2030'. O BAAI foi inaugurado um ano depois, em Zhongguancun, um bairro de Pequim projetado para replicar centros de inovação dos EUA, como Boston e Vale do Silício. ”

MEIO AMBIENTE

O que o prêmio de captura de carbono de $ 100 milhões de Elon Musk pode significar
James Temple | MIT Technology Review
“[Elon Musk] anunciou no Twitter que planeja distribuir $ 100 milhões [de seu patrimônio líquido de $ 180 bilhões] como prêmio pela 'melhor tecnologia de captura de carbono'. … Outros US $ 100 milhões certamente poderiam ajudar qualquer empreendimento, ou empreendimento, a conquistar o prêmio de Musk. Mas é uma pequena fração de sua riqueza e também não irá tão longe. (…) Dinheiro à parte, no entanto, uma coisa para a qual Musk tem um talento especial é gerar atenção. E este é um espaço que precisa disso. ”

SAÚDE

A córnea sintética ajudou um homem legalmente cego a recuperar a visão
Steve Dent | Engadget
“Embora o implante não contenha nenhum aparelho eletrônico, ele pode ajudar mais pessoas do que qualquer olho robótico. 'Depois de anos de trabalho árduo, ver um colega implantar o CorNeat KPro com facilidade e testemunhar um outro ser humano recuperar sua visão no dia seguinte foi eletrizante e emocionalmente comovente, havia muitas lágrimas na sala', disse CorNeat Vision co- fundador Dr. Gilad Litvin. ”

BIOTECH

O MIT desenvolve método para plantas cultivadas em laboratório que podem eventualmente levar a alternativas para silvicultura e agricultura
Darrell Etherington | TechCrunch
“Se o trabalho desses pesquisadores puder eventualmente ser usado para criar uma maneira de produzir madeira cultivada em laboratório para uso em construção e fabricação de uma forma escalável e eficiente, então há um enorme potencial em termos de redução do impacto sobre a silvicultura globalmente. Eventualmente, a equipe até teoriza que você poderia induzir o crescimento de materiais à base de plantas em formas de destino específicas, então você também poderia fazer parte da fabricação no laboratório, aumentando uma mesa de madeira diretamente, por exemplo. ”

AUTOMAÇÃO

FAA aprova primeiros voos de drones comerciais totalmente automatizados
Andy Pasztor e Katy Stech Ferek | Jornal de Wall Street
“Os reguladores da aviação dos EUA aprovaram os primeiros voos comerciais de drones totalmente automatizados, concedendo a uma pequena empresa sediada em Massachusetts permissão para operar drones sem pilotagem prática ou observação direta por controladores humanos ou observadores. … Os drones Scout da empresa operam sob programas de voo predeterminados e usam tecnologia acústica para detectar e evitar drones, pássaros e outros obstáculos. ”

ESPAÇO

Surgimento da indústria espacial privada da China deve desafiar os EUA
Neel V. Patel | MIT Technology Review
“[O Ceres-1] foi um foguete comercial - apenas o segundo de uma empresa chinesa a ir para o espaço. E o lançamento aconteceu menos de três anos após a fundação da empresa. A conquista é um marco para a incipiente - mas em rápido crescimento - indústria espacial privada da China, uma parte cada vez mais crítica da busca do país para destronar os EUA como potência espacial proeminente do mundo. ”

CRYPTOCURRENCY

Janet Yellen considerará limitar o uso de criptomoeda
Timothy B. Lee Ars Technica
“As criptomoedas podem passar por um escrutínio regulatório renovado nos próximos quatro anos se Janet Yellen, a escolha de Joe Biden para liderar o Departamento do Tesouro, conseguir o que quer. Durante a audiência de confirmação de Yellen na terça-feira perante o Comitê de Finanças do Senado, a senadora Maggie Hassan (DN.H.) perguntou a Yellen sobre o uso de criptomoeda por terroristas e outros criminosos. “As criptomoedas são uma preocupação particular”, respondeu Yellen. 'Acho que muitos são usados ​​- pelo menos no sentido de transações - principalmente para financiamento ilícito.'i"

CIÊNCIA

Ingrediente secreto encontrado para alimentar Supernovas
Thomas Lewton | Quanta
“… Somente nos últimos anos, com o crescimento dos supercomputadores, os teóricos tiveram poder computacional suficiente para modelar estrelas massivas com a complexidade necessária para atingir explosões. … Essas novas simulações estão dando aos pesquisadores uma melhor compreensão de exatamente como as supernovas moldaram o universo que vemos hoje. ”

Crédito de imagem: Ricardo Gomez Angel / Unsplash

Fonte: https://singularityhub.com/2021/01/23/this-weeks-awesome-tech-stories-from-around-the-web-through-january-23/

AI

Ethereum aumenta no NFT Boom

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O Ethereum tem subido nos últimos dois dias, aumentando em $ 150 ontem (10%) para $ 1697, sendo atualmente negociado a $ 1640.

A reversão da razão coincide com o aprovação de EIP1559, uma mudança de criptoeconomia que queima taxas e aumentará a capacidade, tanto dobrando-a quanto removendo os incentivos do mineiro para jogar com a capacidade por meio spam na rede.

Momentum então foi adicionado por isso tweet tokenizado de Jack Dorsey, que pode ser considerado a estreia de NFTs porque até mesmo a BBC cobriu isso.

Este espaço agora aparentemente cresceu consideravelmente de praticamente inexistente para cerca de US $ 10 milhões em volumes de negociação.

O NFT mais caro, excluindo o tweet de Jack Dorsey, é o Grande Prêmio de Mônaco 1 2020A de Fórmula 1 que foi vendido por 1,079 et, valendo cerca de US $ 2 milhões.

Essa é a pista de corrida real usada no F1® Delta Time, um jogo blockchain em execução no Ethereum.

Esse é um dos vários jogos que agora estão rodando na eth. Você pode ver alguns cartões de jogadores de futebol se navegar por lotes de terrenos vendidos recentemente, Decentral e lotes de terras, cartas de Deuses Desacorrentados, então há um verdadeiro avião.

O Bitcoin não será mais medido em relação ao dólar. “Você o mediria em relação a tudo o que compraria com ele, como planetas ou sistemas solares,” dito Jesse Powell, o fundador do Kraken.

Bem, por enquanto esses planetas estão sendo comprados com eth neste 0xUniverse que se descreve como “um jogo revolucionário baseado em blockchain. Torne-se um explorador em uma galáxia de planetas únicos e colecionáveis. Colonize-os para extrair recursos e construir espaçonaves. Continue expandindo sua frota até descobrir os mistérios finais do universo! ”

Um mistério que eles podem descobrir é por que é um touro gif vale 112 eth? Aparentemente, isso foi feito antes da eleição e alterado com base em quem ganhou, mas $ 200,000 para isso?

Depois, há arte real, como a imagem em destaque que escolhemos acima, chamada Censura americana.

Não somos críticos de arte, mas é uma imagem que nos fez parar um pouco e olhar para ela. Agora você também pode dar uma olhada e, como este é um artigo de notícias e a imagem faz parte da notícia, eles não podem registrar reclamações de direitos autorais, pelo que sabemos.

Então, por que alguém está disposto a pagar 0.2 et por isso, ou $ 330? Bem, porque ele gosta, é claro, e porque é uma obra original e ele é o dono dela e se ele quisesse, ele poderia fazer valer os direitos autorais quando se trata de uso comercial, como vender uma versão impressa deste ou uma versão de cartão.

Ele poderia vender os direitos de licenciamento e se o artista desta obra se tornar famoso, ele tem uma prova de que é deste artista e, mais importante, uma prova de que este é o original do próprio artista.

Poderíamos ter modificado essa imagem em destaque e, obviamente, dizemos que não temos muita credibilidade, mas ter uma prova do original em si talvez tenha tanto valor quanto ter a Mona Lisa original em vez de uma cópia.

De qualquer forma, os mistérios da especulação artística não professamos conhecer, mas o que parece estar acontecendo é uma experimentação artística, e muitos artistas devem estar procurando para ver exatamente o que está acontecendo.

Alguns desses artistas 'normie' podem muito bem Tik Tok sobre isso e eles podem até mesmo se tornar virais nos dias de hoje, onde qualquer um de nós pode às vezes ser o show.

Portanto, essa espumação deve traduzir-se em eth também porque tudo isso está sendo precificado em eth. Os filhos e filhas de colecionadores de arte tradicionais, portanto, podem muito bem transformar parte do decreto de sua dady em eth para especular sobre o que pode muito bem se tornar um novo mundo para a arte.

Se isso acontecerá, ainda está para ser visto, mas há algo novo e claramente as pessoas parecem estar entusiasmadas com isso.

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Fonte: https://www.trustnodes.com/2021/03/07/ethereum-rises-on-nft-boom

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Fonte: https://coingenius.news/ethereum-rises-on-nft-boom/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=ethereum-rises-on-nft-boom

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Inteligência artificial

Transformadores Adversariais Generativos: Usando GANsformers para Gerar Cenas

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Foto do perfil do autor

@whatsaiLouis Bouchard

Eu explico os termos e notícias da Inteligência Artificial para não especialistas.

Eles basicamente alavancam o mecanismo de atenção dos transformadores na poderosa arquitetura StyleGAN2 para torná-la ainda mais poderosa!

Assista o vídeo:

Capítulos:
0:00Ei! Toque no botão Polegar para cima e Inscreva-se. Você aprenderá muitas coisas legais, eu prometo.
0:24Tradução de texto para imagem
0:51Exemplos
5:50Conclusão

Referências

Papel: https://arxiv.org/pdf/2103.01209.pdf
Código : https://github.com/dorarad/gansformer
Referência completa:
Drew A. Hudson e C. Lawrence Zitnick, Generative Adversarial Transformers, (2021), publicado em Arxiv., Resumo:

“Apresentamos o GANsformer, um novo e eficiente tipo de transformador, e o exploramos para a tarefa de modelagem geradora visual. A rede emprega uma estrutura bipartida que permite interações de longo alcance em toda a imagem, enquanto mantém a computação de eficiência linear, que pode ser facilmente escalonada para uma síntese de alta resolução. Ele propaga iterativamente informações de um conjunto de variáveis ​​latentes para os recursos visuais em evolução e vice-versa, para apoiar o refinamento de cada um à luz do outro e encorajar o surgimento de representações composicionais de objetos e cenas. Em contraste com a arquitetura clássica do transformador, ele utiliza integração multiplicativa que permite uma modulação flexível baseada na região e, portanto, pode ser visto como uma generalização da rede StyleGAN de sucesso. Demonstramos a força e a robustez do modelo por meio de uma avaliação cuidadosa de uma gama de conjuntos de dados, de ambientes simulados de vários objetos a ricas cenas internas e externas do mundo real, mostrando que ele atinge resultados de ponta em termos de qualidade e diversidade de imagem enquanto aproveita o aprendizado rápido e melhor eficiência de dados. Outros experimentos qualitativos e quantitativos nos oferecem uma visão do funcionamento interno do modelo, revelando melhor interpretabilidade e maior desemaranhamento, e ilustrando os benefícios e a eficácia de nossa abordagem. Uma implementação do modelo está disponível em https://github.com/dorarad/gansformer.

Transcrição de vídeo

Observação: esta transcrição é gerada automaticamente pelo Youtube e pode não ser totalmente precisa.

00:00

os transformadores basicamente alavancados

00:02

mecanismo de atenção na estatística poderosa

00:04

arquitetura gun 2 para torná-lo ainda mais

00:06

poderoso

00:10

[Música]

00:14

isso é o que ai e eu compartilhamos artificial

00:16

notícias de inteligência todas as semanas

00:18

se você é novo no canal e gostaria

00:19

gostaria de se manter atualizado, por favor, considere

00:21

inscrevendo-se para não perder mais nenhuma notícia

00:24

semana passada nós olhamos o dali openai's

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papel mais recente

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ele usa uma arquitetura semelhante ao gpt3

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envolvendo transformadores para gerar um

00:33

imagem do texto

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este é um super interessante e complexo

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tarefa chamada

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tradução de texto para imagem como você pode ver

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novamente aqui os resultados foram surpreendentemente

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bom comparado ao anterior

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técnicas de ponta, isso é

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principalmente devido ao uso de transformadores

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e uma grande quantidade de dados esta semana nós

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vai olhar para uma tarefa muito semelhante

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chamado de modelagem visual generativa, onde

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o objetivo é gerar um

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cena completa em alta resolução tal

01:00

como uma estrada ou um quarto

01:02

ao invés de um único rosto ou um específico

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objeto, isso é diferente de Deli

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já que não estamos gerando a cena

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de um texto, mas de um modelo treinado

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em um estilo específico de cenas que é um

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quarto neste caso

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ao contrário, é como uma arma de estilo que é

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capaz de gerar únicos e não existentes

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faces humanas

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sendo treinado em um conjunto de dados reais

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rostos

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a diferença é que ele usa este gan

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arquitetura em um gerador tradicional

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e forma discriminativa

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com redes neurais convolucionais a

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arquitetura de arma clássica terá um

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gerador

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treinado para gerar a imagem e um

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discriminador

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usado para medir a qualidade do

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imagens geradas

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adivinhando se é uma imagem real chegando

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do conjunto de dados

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ou uma imagem falsa gerada pelo

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gerador

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ambas as redes são normalmente compostas de

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redes neurais convolucionais onde o

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gerador

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parece que isto é composto principalmente de penugem

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amostragem da imagem usando convoluções para

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codifique-o

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e então mostra a imagem novamente

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usando convoluções para gerar um novo

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versão

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da imagem com o mesmo estilo baseado

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na codificação

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é por isso que é chamado de arma de estilo, então

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o discriminador leva o gerado

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imagem ou

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uma imagem do seu conjunto de dados e tenta

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descobrir se é real ou

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gerado

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chamados de falsos em vez disso,

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transformadores mecanismo de atenção

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dentro do poderoso stargane 2

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arquitetura para fazer isso

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atenção ainda mais poderosa é um

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característica essencial desta rede

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permitindo que a rede desenhe global

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dependências entre

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entrada e saída, neste caso, é

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entre a entrada na etapa atual de

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a arquitetura

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e o código latente previamente codificado

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como veremos em um minuto

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antes de mergulhar nisso, se você não é

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familiarizado com transformadores ou atenção

02:50

eu sugiro que você assista ao vídeo que eu fiz

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sobre transformadores

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para mais detalhes e um melhor

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compreensão da atenção

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você definitivamente deveria dar uma olhada no

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a atenção do vídeo é tudo que você precisa

03:01

de um colega youtuber e inspiração

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meu Janik

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kilter cobrindo este papel incrível

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bem

03:07

então sabemos que eles usam transformadores

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e armas juntas para gerar melhor e

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cenas mais realistas

03:13

explicando o nome deste papel

03:15

transformadores

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mas por que e como eles fizeram isso exatamente

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quanto a eles, eles fizeram isso para gerar

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cenas complexas e realistas

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como este automaticamente, isso poderia

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ser um aplicativo poderoso para muitos

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setores como filmes ou videogames

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exigindo muito menos tempo e esforço

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do que ter um

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artista criá-los em um computador ou até mesmo

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torná-los

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na vida real para tirar uma foto disso

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tb

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imagine o quão útil pode ser para

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designers quando combinados com texto para

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tradução de imagem gerando muitos

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cenas diferentes de um único texto

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entrada

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e pressionando um botão aleatório, eles usam um

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arquitetura de armas de última geração

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porque as armas são geradores poderosos

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quando falamos sobre a imagem geral

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porque as armas funcionam usando convolucionais

04:00

redes neurais

04:01

eles são por natureza usando locais

04:03

informação dos pixels

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fundi-los para acabar com o geral

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informações sobre a imagem

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perdendo o longo alcance

04:11

interação do pixel distante

04:13

pela mesma razão, isso faz com que as armas

04:15

sejam geradores poderosos para o geral

04:18

estilo da imagem

04:19

ainda são muito menos poderosos

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em relação à qualidade do pequeno

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detalhes na imagem gerada

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pela mesma razão ser incapaz de

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controlar o estilo das regiões localizadas

04:30

dentro da própria imagem gerada esta

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é por isso que eles tiveram a ideia de combinar

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transformadores e gans em um

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arquitetura que eles chamavam

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transformador bipartido como gpt3 e muitos

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outros papéis já provaram transformadores

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são poderosos para interações de longo alcance

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desenhar dependências entre eles e

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compreender o contexto do texto

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ou imagens, podemos ver que isso simplesmente

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adicionaram camadas de atenção

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que é a base do transformador

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rede entre o convolucional

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camadas do gerador e

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discriminador

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portanto, em vez de focar em usar

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informação global e controle

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todos os recursos globalmente como as convoluções fazem

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por natureza

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eles usam essa atenção para propagar

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informações dos pixels locais para o

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representação global de alto nível

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e vice-versa como outros transformadores

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aplicado a imagens

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esta camada de atenção leva o pixel

05:20

posição e estilo de arma para latente

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espaços w

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e z o espaço latente w é uma codificação

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da entrada em um latente intermediário

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espaço

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feito no inicio da rede

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denotado aqui

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por enquanto, a codificação z é apenas a

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características resultantes da entrada no

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etapa atual da rede

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isso torna a geração muito mais

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expressivo em toda a imagem

05:44

especialmente na geração de imagens

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retratando múltiplos objetos

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cenas que é o objetivo deste artigo

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claro que esta foi apenas uma visão geral de

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este novo artigo do facebook ai research

05:55

e universidade de Stanford

05:57

eu recomendo fortemente a leitura do jornal

05:59

para ter uma melhor compreensão disso

06:00

abordagem é o primeiro link no

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descrição abaixo

06:03

o código também está disponível e vinculado em

06:05

a descrição também

06:07

se você foi tão longe no vídeo por favor

06:08

considere deixar um gosto

06:10

e comentando seus pensamentos eu irei

06:12

definitivamente leia e responda a você

06:14

e uma vez que ainda há mais de 80 por cento

06:16

de vocês que ainda não estão inscritos

06:18

por favor, considere clicar aqui gratuitamente

06:20

botão de inscrição

06:21

para não perder mais nenhuma notícia claramente

06:23

explicado

06:24

obrigado por assistir

06:33

[Música]

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Fonte: https://hackernoon.com/generative-adversarial-transformers-using-gansformers-to-generate-scenes-013d33h4?source=rss

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Boletim informativo: O gênio de Elon Musk + robôs cirúrgicos

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  • FDA dá luz verde à cirurgia robótica revolucionária de Memic
  • O gênio de Elon Musk é movido a bateria
  • Webinar, 10 de março: Tornando as famílias acessíveis
  • D-ID impulsiona a animação de nostalgia profunda de MyHeritage
  • Rewire Banks $ 20M, liderado por OurCrowd
  • O SCiO da Física do Consumidor permite acordar e saborear o café
  • Medisafe arrecada US $ 30 milhões para IA que ajuda as pessoas a tomar medicamentos
  • Arcádia orienta empresas sobre custos de energia para trabalho doméstico
  • A unidade da Volvo se une à Foretellix de Israel em segurança autônoma
  • Tmura: as opções de inicialização ajudam quem precisa
  • Introduções
  • 1,000 empregos de alta tecnologia

FDA dá luz verde à cirurgia robótica revolucionária de Memic


O FDA concedeu a De Novo Marketing Authorization para o inovador sistema de cirurgia robótica Hominis desenvolvido por Memic - um notável primeiro. A tecnologia patenteada permite que o cirurgião controle braços robóticos minúsculos, semelhantes aos humanos, que possibilitam procedimentos atualmente considerados inviáveis ​​e reduzem a formação de cicatrizes. "Esta autorização da FDA representa um avanço significativo no mundo da cirurgia assistida por robô e atende a uma necessidade não atendida no mundo da cirurgia ginecológica robótica", disse o professor Jan Baekelandt, MD, PhD, ginecologista do Hospital Imelda em Bonheiden, Bélgica, que realizou a primeira histerectomia com o sistema Hominis. “A pesquisa mostra que a histerectomia vaginal oferece benefícios clínicos ideais para as pacientes, incluindo redução da dor, tempo de recuperação e taxas de infecção. Hominis é o único robô desenvolvido especificamente para cirurgia transvaginal e, portanto, é pequeno e flexível o suficiente para realizar a cirurgia por meio de uma pequena incisão ”. A forte equipe de gestão da Memic é liderada pelo presidente Maurice R. Ferré MD, que fundou a Mako Surgical, uma empresa de robótica cirúrgica que foi vendida por US $ 1.65 bilhão.

Saber mais.

O gênio de Elon Musk é movido a bateria


Em 2004, o cofundador do PayPal, Elon Musk, fez o que parecia ser uma aposta enorme e talvez imprudente. Partindo da tecnologia perfeita do crescente negócio de pagamentos online, Musk afundou US $ 30 milhões de sua fortuna recém-criada na Internet em uma startup de um ano que sonhava em transformar uma indústria global centenária atolada em fábricas pesadas, frete caro e complexo redes de fornecimento. A startup de Musk, é claro, foi a Tesla, e o sonho era um carro totalmente elétrico. Hoje, o carro elétrico é uma realidade de mercado de massa e a aposta de Musk o fez passar por Gates e Bezos direto para o Top slot da Forbes - pelo menos por enquanto. A aposta vencedora de Musk não foi nos automóveis, mas na energia. O coração da Tesla não é mobilidade ou carros, é energia e armazenamento de bateria. Em 2004, Musk estava muito à frente da curva ao prever a transformação da energia de combustíveis fósseis em renováveis. Hoje, os sinais estão por toda parte. Leia mais na minha coluna regular 'Investidores na linha de frente' aqui.

webinar, 10 de março: tornando as famílias acessíveis

Uma tendência principal impulsionada pela pandemia é a aceleração do setor de tecnologia de fertilidade, incluindo congelamento de óvulos e fertilização in vitro, com um mercado estimado em US $ 37 bilhões em menos de 10 anos. Ouvir de:

  • Claire Tomkins, PhD, fundador e CEO da Future Family, veterano de startups que anteriormente foi consultor de banco de investimentos e diretor do acelerador Carbon War Room de Richard Branson, que falará sobre o potencial da categoria e a solução disruptiva de sua startup
  • Angeline N. Beltsos, Diretor Médico e CEO, Vios Fertility Institute, sobre os desafios e o progresso representados por questões de fertilidade
  • Ashley Gillen Binder, Cliente da Future Family, sobre sua experiência de mudança de vida com a empresa

A Future Family é a primeira empresa a reunir financiamento, tecnologia e atendimento de concierge em uma plataforma online fácil de usar. Com receitas e crescimento estabelecidos, a Future Family é um exemplo líder de FinTech de última geração, que fornecerá soluções personalizadas para verticais específicas. Moderado por Richard Norman, Diretor Administrativo, OurCrowd.

Quarta-feira, 10 de março às 9h São Francisco | 00h Nova York | 12:00 Israel 
Registre-se aqui. 

D-ID impulsiona a animação de nostalgia profunda de MyHeritage


Jimmy Kimmel não trabalhou muito na quarta-feira. Ele disse que estava muito ocupado usando a tecnologia desenvolvida pela empresa de portfólio OurCrowd FEZ trazer uma fotografia dele bisavô para a vida. A plataforma de genealogia MyHeritage lançou um recurso que anima rostos em fotos usando a tecnologia de reconstituição de vídeo projetada por D-ID. Chamado Nostalgia profunda, ele produz uma representação realista de como uma pessoa poderia ter se movido e olhado se tivesse sido capturada em vídeo, usando vídeos de driver pré-gravados que direcionam os movimentos na animação e consistem em sequências de gestos humanos reais. Os usuários podem fazer upload de uma imagem independentemente do número de rostos nela. As fotos são aprimoradas antes da animação usando o MyHeritage Photo Enhancer, Relatórios do USA Today. Minha herança diz a BBC que algumas pessoas podem achar o recurso “assustador”, enquanto outros o consideram “mágico”. Tem sido uns bons dias para MyHeritage, que foi adquirido pela Francisco Partners na semana passada por US $ 600 milhões.

Rewire Banks $ 20M, liderado por OurCrowd


OurCrowd liderou uma rodada bem-sucedida da Série B $ 20 milhões para Religar, um provedor de serviços bancários online transfronteiriços para trabalhadores expatriados. O financiamento será usado para adicionar novos produtos à sua plataforma, como pagamentos de contas, seguros, poupança e serviços de crédito e empréstimo. Novos investidores incluíram Renegade Partners, Glilot Capital Partners e AME Cloud Ventures, bem como investidores anteriores Viola FinTech, BNP Paribas por meio de seu fundo de capital de risco Opera Tech Ventures, Moneta Capital e investidores anjos privados. A Rewire também garantiu uma licença da EU Electronic Money Institution do Banco Central Holandês para apoiar seus planos de expansão na Europa, Relatórios PitchBook. A Rewire também recebeu uma licença expandida de Provedor de Serviços de Ativos Financeiros de Israel. A aquisição dessas licenças é outro passo importante para a startup FinTech em sua missão de fornecer serviços financeiros seguros e acessíveis para trabalhadores migrantes em todo o mundo, Relatórios Globes.

Saber mais.

Principais notícias de tecnologia

O SCiO da Física do Consumidor permite acordar e saborear o café

  


A startup de tecnologia agrícola israelense e colombiana Demetria saiu furtivamente com uma rodada de sementes de $ 3 milhões para apoiar seu sistema de análise de qualidade de café verde movido a inteligência artificial. Demetria adicionou IA à tecnologia SCiO desenvolvida pela empresa de portfólio OurCrowd Consumer Physics para permitir uma amostragem rápida e controle de qualidade para o café. “Usamos essa impressão digital sensorial em combinação com IA complexa e dados de degustação para discernir o 'sabor'”, Felipe Ayerbe, CEO e cofundador da Demetria, diz Daily Coffee News. “Demetria é um preditor preciso da análise de escavação. Conduzimos o mesmo processo que é necessário para treinar e certificar um 'degustador', mas em vez de usar os sentidos humanos do paladar e do olfato, usamos sensores de última geração que leem os marcadores bioquímicos do paladar e acoplam que informações com IA. ” A tecnologia “foi pioneira na digitalização do aroma e sabor do café, as variáveis ​​de qualidade mais importantes do grão de café. Pela primeira vez, a qualidade e o sabor podem agora ser avaliados em qualquer estágio do processo de produção e distribuição do café, da fazenda à mesa ”. diz Food and Drink International

Medisafe arrecada US $ 30 milhões para IA que ajuda as pessoas a tomar medicamentos
Medisafe, uma empresa de portfólio da OurCrowd que desenvolve uma plataforma de gerenciamento de medicamentos personalizada para ajudar os pacientes a controlar suas prescrições, arrecadou US $ 30 milhões em uma rodada liderada pela Sanofi Ventures e Alive Israel HealthTech Fund com a participação da Merck Ventures, Octopus Ventures, OurCrowd e outros. Cerca de 20% a 30% das prescrições de medicamentos nunca são preenchidas e aproximadamente 50% dos medicamentos para doenças crônicas não são tomados conforme prescrito, causando aproximadamente 125,000 mortes e custando ao sistema de saúde dos EUA mais de US $ 100 bilhões por ano. “A Medisafe pode enviar e-mails e mensagens de texto aos pacientes para lembrá-los de tomar os medicamentos na hora certa. Além disso, a plataforma pode ter como alvo pacientes de 'risco crescente' com análises e insights baseados em avaliações comportamentais em tempo real, aumentando a adesão em até 20% ”, Relatórios VentureBeat.

Arcádia orienta empresas sobre custos de energia para trabalho doméstico
Com milhões de funcionários trabalhando em casa, quem deveria pagar a conta do aquecimento e de outros custos de energia? A empresa de biotecnologia Biogen e a gigante financeira Goldman Sachs estão trabalhando com uma empresa de energia alternativa Arcadia para ajudar os funcionários a mudar suas casas para a energia eólica ou solar - apenas algumas empresas ajudando os funcionários a explorar fontes de energia renováveis ​​para uso residencial. Alexa Minerva, diretora sênior de parcerias da Arcadia, diz que a oferta é apenas um dos muitos novos tipos de benefícios aos funcionários que podem surgir à medida que o trabalho se torna mais flexível geograficamente na era da pandemia e além, e regalias como uma lanchonete de escritório se tornam menos atraentes. “Diz algo não apenas sobre ... como você valoriza uma pessoa, mas também diz o que você valoriza como empresa”, Minerva diz a revista Time. “É uma ótima estratégia de contratação e tática de retenção.”

A unidade da Volvo se une à Foretellix de Israel em segurança autônoma
A Volvo Autonomous Solutions formou uma parceria com a empresa do portfólio OurCrowd Foretellix para criar em conjunto uma solução de verificação orientada por cobertura para veículos autônomos e máquinas em vias públicas e em áreas confinadas, como minas e pedreiras. A tecnologia facilitará o teste de milhões de cenários diferentes, o que validará a capacidade de veículos autônomos e máquinas de lidar com qualquer coisa que possam encontrar. A Foretellix desenvolveu uma nova plataforma de verificação que usa ferramentas de automação inteligente e analítica de big data que coordenam e monitoram milhões de cenários de direção, para expor bugs e casos extremos, incluindo os casos mais extremos. “A parceria com a Foretellix nos dá acesso às ferramentas de verificação de última geração e acelera nosso tempo de colocação no mercado,” Magnus Liljeqvist, Gerente de Tecnologia Global, Soluções Autônomas da Volvo diz aos globos.  

Tmura: as opções de inicialização ajudam quem precisa
A venda de MyHeritage para Francisco Partners por US $ 600 milhões ajudará diretamente as organizações sem fins lucrativos israelenses que trabalham em projetos de educação e jovens por meio da venda de opções que a startup doou em 2013 para Tmura, uma organização sem fins lucrativos israelense, The Times of Israel reporta. OurCrowd tem apoiado a Tmura desde o seu início, incentivando todas as nossas startups a doar uma porcentagem de suas opções. Se eles têm uma saída grande, isso beneficia aqueles que precisam de ajuda. Um total de 718 empresas israelenses fizeram doações para a Tmura, com um número recorde de 62 novas empresas doadoras contribuindo em 2020, enquanto as organizações sem fins lucrativos lutavam para levantar fundos em outros lugares durante a pandemia. A receita de saída em 2020 totalizou US $ 1.9 milhão, o segundo maior ano da história, depois de 2013, quando o Waze foi vendido ao Google por cerca de US $ 1 bilhão. As opções do Waze,

Introduções

Seu portfólio fica mais forte quando a rede OurCrowd se envolve. Visite nosso Introduções para ver quais de nossas empresas estão procurando conexões nas quais você pode ajudar.

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Fonte: https://blog.ourcrowd.com/elon-musks-genius-surgical-robots/

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Inteligência artificial

Como aprenderia ciência de dados se começasse tudo de novo

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@SantiviquezSantiago Víquez

Físico que virou cientista de dados. Criador de datasciencetrivia.com

Alguns dias atrás, comecei a pensar se tivesse que começar a aprender o aprendizado de máquina e a ciência de dados novamente, por onde eu começaria? O engraçado é que o caminho que imaginei era completamente diferente daquele que eu realmente fiz quando estava começando.

Estou ciente de que todos nós aprendemos de maneiras diferentes. Alguns preferem vídeos, outros aceitam apenas livros e muita gente precisa pagar um curso para sentir mais pressão. E tudo bem, o importante é aprender e curtir.

Portanto, falando de minha própria perspectiva e sabendo como aprendo melhor, projetei esse caminho se tivesse que começar a aprender Data Science novamente.

Como você verá, minha maneira favorita de aprender é ir do simples ao complexo gradualmente. Isso significa começar com exemplos práticos e, em seguida, passar para conceitos mais abstratos.

Microcursos Kaggle

Eu sei que pode ser estranho começar aqui, muitos preferem começar com os fundamentos mais pesados ​​e vídeos de matemática para entender completamente o que está acontecendo por trás de cada modelo de ML. Mas, da minha perspectiva, começar com algo prático e concreto ajuda a ter uma visão melhor de todo o quadro.

Além disso, esses micro-cursos levam cerca de 4 horas / cada para serem concluídos, portanto, cumprir esses pequenos objetivos antecipadamente adiciona um impulso motivacional extra.

Microcurso Kaggle: Python

Se você estiver familiarizado com Python, pode pular esta parte. Aqui, você aprenderá os conceitos básicos do Python que o ajudarão a começar a aprender ciência de dados. Haverá muitas coisas sobre Python que ainda serão um mistério. Mas, à medida que avançamos, você aprenderá com a prática.

link: https://www.kaggle.com/learn/python

Preço: Grátis

Microcurso Kaggle: Pandas

O Pandas nos dará as habilidades para começar a manipular dados em Python. Considero que um micro-curso de 4 horas e exemplos práticos é o suficiente para se ter noção do que pode ser feito.

link: https://www.kaggle.com/learn/pandas

Preço: Grátis

Microcurso Kaggle: Visualização de dados

A visualização de dados é talvez uma das habilidades mais subestimadas, mas é uma das mais importantes de se ter. Isso permitirá que você entenda completamente os dados com os quais trabalhará.

link: https://www.kaggle.com/learn/data-visualization

Preço: Grátis

Microcurso Kaggle: introdução ao aprendizado de máquina

É aqui que começa a parte emocionante. Você aprenderá conceitos básicos, mas muito importantes, para começar a treinar modelos de aprendizado de máquina. Conceitos que posteriormente serão essenciais para que sejam bem claros.

link: https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-aprendizagem

Precio: grátis

Microcurso Kaggle: Aprendizado de máquina intermediário

Isso é complementar ao anterior, mas aqui você vai trabalhar com variáveis ​​categóricas pela primeira vez e lidar com campos nulos em seus dados.

link: https://www.kaggle.com/learn/intermediate-machine-learning

Preço: Grátis

Vamos parar aqui por um momento. Deve ficar claro que esses 5 micro-cursos não serão um processo linear, você provavelmente terá que ir e vir entre eles para atualizar os conceitos. Quando estiver trabalhando no Pandas, você pode ter que voltar ao curso Python para se lembrar de algumas das coisas que aprendeu ou ir para a documentação do pandas para entender as novas funções que você viu no curso de Introdução ao Aprendizado de Máquina. E tudo isso está bem, é aqui que o verdadeiro aprendizado vai acontecer.

Agora, se você perceber que esses 5 primeiros cursos lhe darão as habilidades necessárias para fazer análise exploratória de dados (EDA) e criar modelos de linha de base que mais tarde você poderá melhorar. Portanto, agora é o momento certo para começar com competições Kaggle simples e colocar em prática o que você aprendeu.

Competição Kaggle Playground: Titanic

Aqui você colocará em prática o que aprendeu nos cursos introdutórios. Talvez seja um pouco intimidante no começo, mas não importa, não é sobre ser o primeiro na tabela de classificação, é sobre aprender. Nesta competição, você aprenderá sobre classificação e métricas relevantes para esses tipos de problemas, como precisão, recall e exatidão.

link: https://www.kaggle.com/c/titanic

Competição Kaggle Playground: Preços de habitação

Nesta competição, você vai aplicar modelos de regressão e aprender sobre métricas relevantes, como RMSE.

link: https://www.kaggle.com/c/home-data-for-ml-course

A esta altura, você já tem muita experiência prática e sentirá que pode resolver muitos problemas, mas é provável que você não entenda completamente o que está acontecendo por trás de cada algoritmo de classificação e regressão que usou. Então é aqui que temos que estudar o fundações do que estamos aprendendo.

Muitos cursos começam aqui, mas pelo menos eu absorvo essas informações melhor depois de ter trabalhado em algo prático antes.

Livro: Data Science from Scratch

Neste ponto, nos separaremos momentaneamente do pandas, do scikit-learn e de outras bibliotecas Python para aprender de maneira prática o que está acontecendo “por trás” desses algoritmos.

Este livro é bastante amigável de se ler, traz exemplos em Python de cada um dos tópicos e não tem muita matemática pesada, o que é fundamental para esta etapa. Queremos entender o princípio dos algoritmos, mas com uma perspectiva prática, não queremos ser desmotivados pela leitura de muitas notações matemáticas densas.

link: Amazon

Preço: $ 26 aprox

Se você chegou até aqui, eu diria que você é perfeitamente capaz de trabalhar com ciência de dados e entender os princípios fundamentais por trás das soluções. Então aqui eu o convido a continuar participando de competições Kaggle mais complexas, se envolver nos fóruns e explorar novos métodos que você encontra nas soluções de outros participantes.

Curso Online: Aprendizado de Máquina por Andrew Ng

Aqui vamos ver muitas das coisas que já aprendemos, mas vamos vê-lo explicado por um dos líderes na área e sua abordagem será mais matemática, então será uma excelente maneira de entender nossa modelos ainda mais.

link: https://www.coursera.org/learn/machine-learning

Preço: Gratuito sem o certificado - $ 79 com o certificado

Livro: Os Elementos do Aprendizado Estatístico

Agora começa a parte pesada da matemática. Imagine se tivéssemos começado daqui, teria sido uma estrada difícil o tempo todo e provavelmente teríamos desistido mais fácil.

link: Amazon

Preço: $ 60, há uma versão gratuita oficial no Stanford página.

Curso Online: Deep Learning por Andrew Ng

A essa altura, você provavelmente já leu sobre aprendizado profundo e brincou com alguns modelos. Mas aqui vamos aprender os fundamentos do que são as redes neurais, como funcionam, e aprender a implementar e aplicar as diferentes arquiteturas existentes.

link: https://www.deeplearning.ai/deep-learning-specialization/

Preço: $ 49 / mês

Neste ponto, depende muito dos seus próprios interesses, você pode se concentrar em problemas de regressão e série temporal ou talvez se aprofundar mais no aprendizado profundo.

Queria dizer que lancei um jogo de curiosidades sobre ciência de dados com perguntas e respostas que costumam surgir em entrevistas. Para saber mais sobre isso Siga-me no Twitter.

Também publicado em https://towardsdatascience.com/if-i-had-to-start-learning-data-science-again-how-would-i-do-it-78a72b80fd93

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Fonte: https://hackernoon.com/how-id-learn-data-science-if-i-were-to-start-all-over-again-5o2733tn?source=rss

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