As máquinas de Boltzmann restritas (RBMs) são redes neurais que, com apenas duas camadas, aprendem representações de dados surpreendentemente poderosas. Este episódio curto mostra como elas descobrem padrões sem rótulos e onde são usadas na prática.O que você vai aprender:A estrutura de uma RBM: camada visível para os dados de entrada e camada oculta para as características aprendidasPor que as RBMs usam unidades binárias e métodos estocásticosDivergência contrastiva: treinar comparando os dados de entrada com os dados geradosRedução de dimensionalidade: comprimir dados de alta dimensão sem perder o essencialExemplos práticos: filtragem colaborativa para recomendações e reconhecimento de imagem e vozPara entusiastas de tecnologia e iniciantes que querem entender como funciona o aprendizado de máquina não supervisionado.Este episódio é uma versão em português dublada com IA do vídeo animado do M365 Show, do Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Assista ao vídeo: https://youtu.be/LMuPjI9sON0🎧 Mais episódios: https://www.m365.fm🎤 M365Con – conferência Microsoft online e gratuita: https://m365con.net💼 Mirko Peters no LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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