Convidamos cientistas de dados, engenheiros de machine learning, pesquisadores, acadêmicos e profissionais de tecnologia a submeterem artigos para a coletânea “Machine Learning: Teoria, Prática e Aplicações Avançadas”. Esta obra busca reunir estudos que explorem as teorias fundamentais, as práticas aplicadas e as inovações nas aplicações avançadas de aprendizado de máquina, contribuindo para o desenvolvimento dessa área em rápida expansão.

Principais Áreas Temáticas:

• Fundamentos Teóricos do Aprendizado de Máquina: Exploração das bases teóricas, algoritmos e modelos que sustentam o aprendizado de máquina.

• Redes Neurais e Deep Learning: Inovações em redes neurais profundas, arquiteturas avançadas e aplicações de deep learning.

• Aprendizado Supervisionado, Não Supervisionado e por Reforço: Técnicas, desafios e aplicações dos diferentes tipos de aprendizado.

• Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Visão Computacional: Aplicações avançadas de aprendizado de máquina em processamento de linguagem e reconhecimento de imagens.

• Aplicações Industriais e Comerciais: Casos de uso e aplicações de aprendizado de máquina em setores como finanças, saúde, manufatura e marketing.

• Ética, Explicabilidade e Transparência no Aprendizado de Máquina: Desafios éticos, transparência dos modelos e interpretabilidade das soluções de machine learning.

• Ferramentas e Plataformas para Machine Learning: Desenvolvimento, avaliação e comparação de plataformas e ferramentas para a implementação de modelos de aprendizado de máquina.

Objetivo da Coletânea:

A coletânea visa reunir artigos que ofereçam uma visão abrangente do aprendizado de máquina, integrando a teoria, a prática e as aplicações inovadoras. O objetivo é proporcionar um recurso valioso para pesquisadores, profissionais e estudantes interessados em explorar as últimas tendências, desafios e oportunidades no campo do aprendizado de máquina.

Publicação Ahead of Print (AOP):

Os artigos aceitos serão publicados no formato AOP (Ahead of Print), permitindo que os conteúdos sejam disponibilizados individualmente antes da publicação oficial do livro completo. Essa abordagem proporciona aos autores maior visibilidade e a oportunidade de suas pesquisas serem citadas antecipadamente, ampliando o impacto e a disseminação do conhecimento.

Diretrizes para Submissão:

• Os artigos devem ter entre 10 e 20 páginas, formatados conforme as normas da ABNT.

• Os autores têm liberdade para estruturar as seções do texto conforme a abordagem do tema, incentivando a originalidade e a inovação na apresentação dos conteúdos.

• Enviar um resumo de até 250 palavras, acompanhado de 3 a 5 palavras-chave.

Critérios de Avaliação:

Os artigos serão avaliados por um comitê editorial, considerando a originalidade, relevância do tema, rigor metodológico e aderência às normas de publicação.

Data de Publicação:

O livro completo será disponibilizado na data de publicação prevista, reunindo todos os artigos aceitos e ampliando o acesso ao conteúdo integral da coletânea.

Participe com sua pesquisa e contribua para o avanço do aprendizado de máquina, explorando teorias, práticas e aplicações que moldam o futuro da tecnologia!