Caso de estudo sobre regressão linear (in Portuguese)
Uma descrição detalhadas dos princípios da regressão linear, a partir de um caso prático. – Sep 30, 2020
ML não é uma coisa incompreensível. Não funciona pra todos os casos e não vai necessariamente te oferecer uma solução melhor do que uma implementação bem pensada e deterministica num passe de mágica. Tem as suas utilidades. Podemos resolver problemas de uma forma relativamente simples em ambientes dinâmicos e confusos, ou onde não podemos fazer grandes suposições em relação ao seu funcionamento. Esse notebook explica um pouco sobre modelos lineares: como eles funcionam e como utilizá-los de forma eficiente. Espero que seja instrutivo e clareie um pouco do tópico pra todo mundo.
ML Regression Linear Optimization PortugueseIntrodução ao aprendizado de máquina, pt. 4
Convoluções, o início de deep-learning – Dec 24, 2017
Na parte 3, eu mostrei alguns modelos não lineares e como eles lidam com a tarefa de classificação. No geral, redes densas possuem duas ou três camadas. Isso acontece pois observa-se empiricamente que o ganho em validation loss não segue linearmente com a adição de mais camadas. Além disso, este pequeno ganho também pode ser alcançado ao simplesmente aumentar o número de unidades nas camadas já presentes na rede densa. Por quê precisamos da ideia de deep-learning e deep-models, então?
ML Computer Vision PortugueseIntrodução ao aprendizado de máquina, pt. 3
Regressão logística, modelos não-lineares e redes artificias. – Oct 26, 2017
Apesar do nome "regressão logíca", este método remete à uma atividade de classificação. Diferente da regressão, a nossa preocupação do agente inteligente aqui não é estimar um valor, mas sim dar uma resposta: sim ou não. Como fazer isso sem perdermos o que nós aprendemos acima? Podemos utilizar uma função de ativação. Uma função aplicada sobre a saída de um modelo linear que restringe a resposta à um certo intervalo.
ML Classification Portuguese Scikit-LearnIntrodução ao aprendizado de máquina, pt. 2
Modelos lineares e otimização numérica. – Oct 26, 2017
Aqui, vamos falar um pouco sobre modelos lineares e seus funcionamentos básicos.
Exemplos são dados por trechos de código na linguagem python.
Introdução ao aprendizado de máquina, pt. 1
Um guia introdutório em Português e Python – Oct 26, 2017
Aprendizado de máquina e IA, em geral, têm ganhado muita tração nos últimos anos. Cada vez mais, indivíduos percebem as grandes vantagens das abordagens relacionadas e as utilizam para resolver seus problemas. Para você que não está familiarizado com esses termos, inteligência artificial é o ramo da ciência da computação preocupado em desenvolver máquinas que apresentem um comportamento inteligente. O aprendizado de máquina é a sub-área da IA que busca criar esse comportamento através da ideia de aprendizagem (a máquina aprende sozinha como resolver um problema).
ML Portuguese