Workshop de Self-Supervised Learning no XIII Simpósio de Bioengenharia

Temos o prazer de anunciar o nosso próximo workshop sobre Self-Supervised Learning, um evento fundamental que se realizará durante o XIII Simpósio de Bioengenharia, o maior congresso português de Bioengenharia!

O Simpósio de Bioengenharia é um espaço de colaboração, organizado pela Associação de Estudantes de Bioengenharia, e dirige-se a estudantes e investigadores. Assenta em três pilares fundamentais: a promoção contínua da excelência científica e inovação, a criação de ligações globais entre participantes, oradores e diversas áreas da Bioengenharia, e o compromisso firme com a partilha de conhecimento acessível e dinâmica.

O que é Self-Supervised Learning?

Para quem não conseguir estar presente no nosso workshop sobre Self-supervised learning, deixamos aqui uma breve definição.

Self-supervised learning é um paradigma de machine learning onde o modelo aprende a representar e compreender dados gerando o seu próprio sinal de supervisão a partir dos dados de entrada, sem depender de etiquetas ou anotações externas. No aprendizado supervisionado tradicional, normalmente dispõe-se de um conjunto de dados com exemplos etiquetados, onde cada ponto de dados está associado a um alvo ou etiqueta que o modelo procura prever. Em contraste, o self-supervised learning explora a estrutura inerente ou informação dentro dos próprios dados para criar sinais de treino.

A ideia fundamental do self-supervised learning é conceber uma tarefa ou objetivo que possa ser enquadrado usando os próprios dados, frequentemente como uma tarefa de pré-texto. Esta tarefa de pré-texto não requer etiquetas externas e funciona como aproximação para aprender representações úteis. Uma vez que o modelo é treinado nesta tarefa de pré-texto, as representações aprendidas podem ser transferidas para tarefas subsequentes onde dados etiquetados possam ser escassos ou dispendiosos.

Apresentaremos como estamos a utilizar este conceito nos projetos da NILG.AI com sucesso.

NILG.AI e Bioengenharia

Da nossa parte, desbloquear capacidades empresariais usando Data Intelligence é o nosso lema. Assim, conseguimos fazê-lo em todo o mundo num vasto conjunto de áreas que se intersectam com a Bioengenharia! Alguns exemplos incluem apoio ao diagnóstico médico, otimização de processos internos em hospitais e validação de conformidade em ambientes médicos.

Curso

The Machine Learning Spectrum

Domine self-supervised learning e outras técnicas avançadas de ML no nosso curso.

Saiba mais

Para alcançar estas realizações, constituímos uma equipa dedicada de especialistas em data science que continuamente buscam novos conhecimentos e aplicam metodologias de ponta, adotando a cultura vibrante da NILG.AI.

Para quem deseje aprofundar conhecimentos em IA ou procure um parceiro colaborativo em iniciativas de formação corporativa, convidamos a contactar-nos ou manter-se atualizado através dos nossos canais de redes sociais. Desenvolvimentos interessantes aproximam-se, e estamos ansiosos por embarcarem nesta jornada connosco. Em conjunto, traçaremos novos caminhos no panorama sempre em evolução da IA e Bioengenharia.