Processos estocásticos podem decidir o sucesso ou o fracasso de um modelo. Este episódio curto explica como eles descrevem variáveis aleatórias ao longo do tempo e por que são essenciais para previsões em ambientes incertos, das finanças ao clima.O que você vai aprender:Cadeias de Markov e modelos ocultos de Markov, que podem passar de 90% de precisão no reconhecimento de falaAprendizado por reforço com o exemplo de um robô que aprende a atravessar um labirintoRedes bayesianas para representar incerteza, por exemplo no diagnóstico médicoModelos estocásticos no processamento de linguagem: texto preditivo, tradução e chatbotsComo uma modelagem estocástica robusta pode melhorar bastante o desempenhoPara quem trabalha em projetos de machine learning e quer modelos mais confiáveis.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/izOXu56dzm0🎧 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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