Aprendizado

Deep Learning. O módulo treinado para processar seus dados irá selecionar a Rede Neural em camadas sucessivas, pré treinadas para estimar informações de acordo com o conjunto de dados contidos em cada request. Estando a rede de acordo com os dados requiridos a GPU (Processador Gráfico) passára executar iterações e predições equivalentes ao aprendizado. Tarefas de treino e predição são comuns.

Rede Neural

A Rede Neural (DNN) é onde estão as informações necessárias para o processamento dos dados de entrada, na Rede estão contidas instruções construidas no dentro do processo de Deep Learning. A rede ficará disponível para o processo de inferência. O computador irá definir qual rede deverá ser utilizada no processo de pré processamento

Relatórios

A entrega dos dados pode ser feita de diferentes modos. Poderão ser gerados relatórios cientificos, relatórios resumidos, relátórios gráficos e estatisticos. Os formatos de arquivo variam e dependem da extensão de arquivo que melhor atenderá na expressão dos dados. As extensões de saída de arquivo mais conhecidas e utilizadas são: xls, pdf, csv, xml, json, jpeg, png… Diferentes tipos de analise, exigem diferentes mótodos de expressão de relatórios. Ainda não existe um padrão quanto a saída mais adequada, no entanto, desenvolvedores e cientistas de dados tem preferências por relatórios em formato RAW (Puro), em que a informação ciêntifica das análises permanesse em seu formato original, onde o gerenciamento mais aprofundado dos resultados possibilita projeções de resultados.

AI NO JARDIM DA CERVEJA

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