ML, redes neurais e transformers

Como modelos aprendem representações: fundamentos, experimento e evidência

Esta unidade integra fundamentos e prática de como modelos aprendem representações. O leitor começa pelo problema e pelo vocabulário — machine learning, rede neural, transformer, embedding — antes de localizar dados, decisões e fronteiras. A segunda parte transforma a explicação em experimento: define baseline, executa o caminho esperado, provoca uma falha e compara qualidade, custo, latência e risco. O caso de manutenção conectado ao ERP mantém o raciocínio concreto e mostra onde políticas determinísticas e revisão humana continuam necessárias. A unidade termina com diagnóstico, critérios de aceite, exercício independente e evidência que outra pessoa consegue reproduzir, evitando tratar uma demonstração isolada como prova de produção.