Deep Learning
Deep Learning utiliza redes neurais profundas para extrair automaticamente padrões complexos de dados como sinais, imagens e áudio, sendo ideal para problemas avançados de análise.
Category Machine Learning
Few-Shot Learning
Few-Shot Learning permite que modelos se adaptem a novas tarefas usando poucos exemplos, aproveitando conhecimento prévio para generalizar rapidamente.
Fine-Tuning
Fine-Tuning adapta modelos pré-treinados para contextos específicos, aumentando precisão e eficiência sem a necessidade de treinamento completo do zero.
Machine Learning
Machine Learning permite que sistemas aprendam padrões a partir de dados de sensores e eventos, gerando previsões e decisões sem regras fixas programadas.
Neural Network
Redes neurais utilizam camadas de neurônios artificiais para aprender padrões em dados de sensores e gerar previsões ou classificações de forma adaptativa.
Reinforcement Learning
Aprendizado por Reforço permite construir sistemas que otimizam decisões operacionais em tempo real, reduzindo custos, aumentando eficiência e se adaptando automaticamente ao ambiente.
Self-Supervised Learning
Aprendizado Auto-Supervisionado cria rótulos automaticamente a partir dos dados, permitindo treinar modelos sem necessidade de anotação manual.
Supervised Learning
Aprendizado Supervisionado treina modelos com dados rotulados, permitindo prever ou classificar novos dados com base em padrões previamente aprendidos.
TinyML
TinyML = execução de IA leve diretamente em microcontroladores, permitindo decisões inteligentes locais com baixo consumo e baixa latência.
Transfer Learning
Transfer Learning reutiliza modelos já treinados, adaptando seu conhecimento para novos problemas com menos dados e menor custo de treinamento.