Explore técnicas supervisionadas, não supervisionadas e de reforço.
Ajuste hiperparâmetros para melhorar o desempenho do modelo.
Garanta a equidade e a transparência nos algoritmos desenvolvidos.
Combine diferentes arquiteturas para resolver problemas complexos.
Utilize modelos pré-treinados para análise de texto e tradução.
Implemente técnicas para reconhecimento de objetos e detecção de padrões.
Implemente sistemas para aumentar a eficiência e reduzir erros.
Adote práticas robustas para proteger informações sensíveis e privadas.
Compreenda como os modelos tomam decisões para garantir confiabilidade.
Desenvolva soluções que possam lidar com grandes volumes de dados.