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Computação inteligente: máquinas aprendendo a solucionar problemas complexos Conceitos, aplicações e desenvolvimento
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Introdução ao Scikit-learn - Parte 3: avaliando a qualidade do modelo via cross-validation
Neste terceiro post da série de introdução a scikit-learn vamos utilizar o modelo criado na parte 2 para criarmos um fluxo de avaliação de qualidade do model...
Avaliação de modelos, cross-validation e data leakage
Neste post discutimos dois conceitos importantíssimos para treinamento e avaliação de modelos de machine learning: cross-validation data leakage.
Introdução ao Scikit-learn - Parte 2: criando o primeiro projeto
Neste segundo post da série de introdução a scikit-learn vamos criar nosso primeiro projeto utilizando a biblioteca. Vamos começar de maneira simples e ir in...
Visualizando os arremessos de quadra do Toronto Raptors nas temporadas 2019-20 e 2020-21
Visualizando dos arremessos de quadra do Toronto Raptors nas Temporadas de 2019-20 e 2020-21. As visualizações buscam dar um entendimento de como um time que...
Introdução ao Scikit-learn - Parte 1: uma visão geral
Scikit-learn é biblioteca open source de machine learning para Python. Atualmente, é seguro dizer, que ela é maior e mais utilizada na área. Nesta série de p...
Docker: o básico para desenvolver projetos de Data Science - Parte 1
Docker é uma ferramenta utilizada para isolar a execução de processos dentro de um kernel Linux. A ferramenta trabalha com o conceito de imagens e containers.
O modelo de predição linear
Hoje assunto será o modelo de predição linear. Este modelo é bem antigo e vem sendo utilizado na estatística por mais de 50 anos. Como o próprio nome sugere,...
O que é Machine Learning?
O que é Machine Learning - Nesse post os conceitos basicos de machine learning são definidos. Qual a diferença de machine learning para inteligência artifici...
Aula 12 - TKInter (parte 2)
Aula 12 - Curso Python - Interfaces gráficas com TKInter e encerramento do curso
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Aula 11 - Curso Python - Visão Computacional com OpenCV
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Aula 7 - Curso Python - Exceções, try e except
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Aula 6 - Curso Python - Listas, mapas, tuplas e conjuntos
Aula 5 - Orientação a Objetos
Aula 5 - Curso Python - Classes, métodos e atributos
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Aula 4 - Curso Python - Funções, parâmetros e valores de retorno
Aula 3 - Loops
Aula 3 - Curso Python - Estruturas de repetição while e for
Aula 2 - Condicionais
Aula 2 - Curso Python - Operadores relacionais, lógicos e condicionais
Aula 1 - Apresentação e Introdução
Aula 1 - Curso Python - Apresentação do curso, print, input e variáveis
Curso Python - FAQ
Neste post é discutido basicamente a intenção deste curso, o porque de sua existência, o escopo, pré-requisitos etc. Várias perguntas são respondidas no FAQ
O que os dados dizem sobre o Coronavirus?
O novo Coronavírus (Covid-19) foi declarado como uma pandemia na última quarta-feira dia 11 de março de 2020 pela Organização Mundial de Saúde (OMS). Tento e...
Machine learning pré-requistos: Teoria da probabilidade
Machine learning pré-requistos: Teoria da probabilidade. Neste post serão abordados os conceitos básicos em relação a Teoria da probabilidade para se iniciar...
Análise da final do CBLOL 2019 - 2ª Split
O que os dados dizem da final do 2ª split do CBLOL 2019? Este post apresenta um complemento da análise anterior, mas agora incluindo os dados somente da final.
Machine learning pré-requistos: Cálculo
Machine learning pré-requistos: Cálculo. Neste post serão abordados os conceitos básicos em relação a Cálculo para se iniciar em Machine Learning
Analisando os dados dos finalistas do CBLOL 20019 - 2ª split
O cenário competitivo de League of Legends é um dos que mais cresce no Brasil e no mundo. Este post apresenta uma análise exploratória dos dados dos finalist...
Machine learning pré-requistos: Álgebra linear
Machine learning pré-requistos: Álgebra linear. Neste post serão abordados os conceitos básicos em relação a álgebra linear para se iniciar em Machine Learning
Medida de desempenho de classificadores - Parte 2
O desempenho de classificadores de dados pode te enganar dependendo da métrica que você utiliza. Neste post vamos abordar este assunto e mostrar como não ser...
Medida de desempenho de classificadores - Parte 1
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Mapas auto-organizáveis (SOM)
Um mapa auto-organizável pode ser considerado uma rede neural artificial que possui uma etapa de treinamento composta pela fase competitiva e cooperativa…
Introdução a Máquina Restrita de mann (RBM)
O cérebro humano é considerado o mais fascinante processador existente. Ele é composto por aproximadamente 10 bilhões de neurônios, que são responsáveis por ...
O algoritmo genético - GA
O algoritmo genético é um método evolutivo de otimização que se inspira nos princípios da teoria da seleção natural, proposta por Charles Darwin, na qual som...
A máquina de aprendizado extremo - ELM
A Máquina de Aprendizado Extremo nada mais é do que uma maneira diferente de treinar uma rede neural artificial (RNA) de apenas uma camada oculta. O princípi...
K vizinhos mais próximos - KNN
O KNN foi proposto por Fukunaga e Narendra em 1975. É um dos classificadores mais simples de ser implementado, de fácil compreensão e ainda hoje pode obter b...
Classificação de dados
A classificação de dados está presente em diversos problemas reais, tais como: reconhecer padrões em imagens, diferenciar espécies de plantas, classificar tu...
TOPSIS - Um algoritmo de tomada de decisão
O algoritmo TOPSIS é uma técnica de avaliação de performances de alternativas através da similaridade da mesma com uma solução ideal. De acordo com essa técn...
Otimização por enxame de partículas - PSO
Otimização por enxame de partículas é um algoritmo heurístico baseado no comportamento social de um bando de pássaros e tem como objetivo buscar a solução ót...
Operações aritméticas entre números fuzzy
Neste post pretendo aprofundar um pouco nas operações aritméticas para números fuzzy triangulares e trapezoidais. Vamos começar definindo os números fuzzy tr...
O algoritmo Differential Evolution - DE
O algoritmo Differential Evolution (DE) foi proposto por Storn e Price, em 1997 e é um método heurístico, que não usa derivadas, e visa solucionar problemas ...
Fundamentos da lógica fuzzy
Os conjuntos fuzzy foram inicialmente propostos por Zadeh em 1965 como uma extensão da teoria clássica de Conjuntos e, desde então, tem sido utilizada nas ma...
Introdução a Redes Neurais Artificiais
O cérebro humano é considerado o mais fascinante processador existente. Ele é composto por aproximadamente 10 bilhões de neurônios, que são responsáveis por ...
O problema de otimização
Problemas de otimização são aqueles que visam determinar o pontos extremos de uma função, seja ele mínimo, e então os problemas serão de minimização, ou máxi...