Categoria: Artificial Intelligence
Introdução do que é aprendizado de máquinas, modelos e abordagens de treinamento.
Continuing the last post I'm trying to improve the random agent to obtain a best score.
In this post I explain how create a agent that execute a shot in a random object in the screen, and save in a file (to future use) the shots...
This post explain how to identify in Angry Birds the pigs and execute a shot.
This post explain how to configure and start to create an intelligent agent to play Angry Birds.
Categoria: Game
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Categoria: Big Data
Uma breve introdução ao uso de Big Data com seu pipeline básico, e também a ideia de como o MapReduce é usado para tratar a distribuição dos dados.
Categoria: Machine Learning
Já comentei sobre Regressão Linear Simples e Múltipla, e agora veremos como implementar em Scala usando a biblioteca MLLib do Apache Spark.
Vejamos como funciona a Máquina de Vetores de Suporte (SVM) e como podemos usá-la para treinar um modelo que classifica dígitos que foram escritos manualmente.
A partir da Matriz de Confusão conseguimos obter as métricas Acurácia, Precisão e Revocação para entender melhor como está o modelo.
Veja neste post como usar a Regressão Lógistica e também como podemos usar uma regressão para fazer a tarefa de classificação, neste exemplo vamos classificar textos de SMS como Spam...
Muitas vezes uma função de 1º grau que gera reta não é bom o bastante para ser usada na regressão, nesse caso podemos usar funções polinomiais para ajudar predição dos...
Veja neste post como usar o k-Means para realizar a tarefa de agrupamento de dados.
Veja como usar Naive Bayes e calcular as probabilidades das características para realizar uma tarefa de classificação.
Tudo pode ser classificado e rotulado, mas porque queremos classificar textos ou como isso poderia ajudar o negócio da empresa que trabalho?
Há situações nas quais queremos utilizar mais de duas variáveis para realizar uma predição mais precisa e neste caso podemos utilizar a Regressão Linear Múltipla.
O que acha de tentar prever quanto será o lucro da empresa com base no investimento de marketing, ou quanto custa um apartamento com base na sua metragem, esse são...
KNN é um algoritmo que permite classificar novas amostras a partir da distância em relação às demais amostras do dataset. Veja nesse artigo como funciona o KNN.
Este post explica como funciona o treinamento de uma Decision Tree (Árvore de Decisão) com o objetivo de aprender classificação de dados e como utilizar sua implementação feita no scikit-learn....
Introdução do que é aprendizado de máquinas, modelos e abordagens de treinamento.
Neste documento é apresentado um exemplo de problema que pode ser tratado por meio de Redes Neurais Convolucionais sendo implementado utilizando a técnica de MapReduce do Spark.
Este post apresenta um relatório sobre os passos utilizados na resolução do projeto de predição de doenças utilizando Microarrays disponível no KDnuggets.
Categoria: Spark
Notebooks help data scientists to explore datasets and has became one of the main tools used in Data Science, but they also add some challenges like how to deploy in...
Neste documento é apresentado um exemplo de problema que pode ser tratado por meio de Redes Neurais Convolucionais sendo implementado utilizando a técnica de MapReduce do Spark.
Categoria: Classificação
Vejamos como funciona a Máquina de Vetores de Suporte (SVM) e como podemos usá-la para treinar um modelo que classifica dígitos que foram escritos manualmente.
Veja neste post como usar a Regressão Lógistica e também como podemos usar uma regressão para fazer a tarefa de classificação, neste exemplo vamos classificar textos de SMS como Spam...
Veja como usar Naive Bayes e calcular as probabilidades das características para realizar uma tarefa de classificação.
Tudo pode ser classificado e rotulado, mas porque queremos classificar textos ou como isso poderia ajudar o negócio da empresa que trabalho?
KNN é um algoritmo que permite classificar novas amostras a partir da distância em relação às demais amostras do dataset. Veja nesse artigo como funciona o KNN.
Este post explica como funciona o treinamento de uma Decision Tree (Árvore de Decisão) com o objetivo de aprender classificação de dados e como utilizar sua implementação feita no scikit-learn....
Categoria: Algebra Linear
Review some basic concepts of Linear Algebra, and how to calculate using Python with NumPy.
Veja uma revisão de alguns conceitos importantes de Álgebra Linear e como usar em Python com a biblioteca NumPy.
Categoria: Estatística
Veja uma revisão de alguns conceitos importantes de Estatística e Probabilidade e como usar em Python com a biblioteca NumPy.
Categoria: Probabilidade
Veja uma revisão de alguns conceitos importantes de Estatística e Probabilidade e como usar em Python com a biblioteca NumPy.
Categoria: Regressão
Já comentei sobre Regressão Linear Simples e Múltipla, e agora veremos como implementar em Scala usando a biblioteca MLLib do Apache Spark.
Veja neste post como usar a Regressão Lógistica e também como podemos usar uma regressão para fazer a tarefa de classificação, neste exemplo vamos classificar textos de SMS como Spam...
Muitas vezes uma função de 1º grau que gera reta não é bom o bastante para ser usada na regressão, nesse caso podemos usar funções polinomiais para ajudar predição dos...
Há situações nas quais queremos utilizar mais de duas variáveis para realizar uma predição mais precisa e neste caso podemos utilizar a Regressão Linear Múltipla.
O que acha de tentar prever quanto será o lucro da empresa com base no investimento de marketing, ou quanto custa um apartamento com base na sua metragem, esse são...
Categoria: Agrupamento
Veja neste post como usar o k-Means para realizar a tarefa de agrupamento de dados.
Categoria: Métricas
A partir da Matriz de Confusão conseguimos obter as métricas Acurácia, Precisão e Revocação para entender melhor como está o modelo.
Categoria: Acurácia
A partir da Matriz de Confusão conseguimos obter as métricas Acurácia, Precisão e Revocação para entender melhor como está o modelo.
Categoria: Precisão
A partir da Matriz de Confusão conseguimos obter as métricas Acurácia, Precisão e Revocação para entender melhor como está o modelo.
Categoria: Revocação
A partir da Matriz de Confusão conseguimos obter as métricas Acurácia, Precisão e Revocação para entender melhor como está o modelo.
Categoria: SVM
Vejamos como funciona a Máquina de Vetores de Suporte (SVM) e como podemos usá-la para treinar um modelo que classifica dígitos que foram escritos manualmente.
Categoria: Apache Spark
Já comentei sobre Regressão Linear Simples e Múltipla, e agora veremos como implementar em Scala usando a biblioteca MLLib do Apache Spark.
Categoria: Livro
Neste capítulo o autor aborda o conceito de códificação e como o formato que salvamos os dados em disco influência para ler, escrever e também o espaço de armazenamento em...
Neste capítulo o autor aborda como os dados são armazenados e recuperados, como construir um index para melhorar a recuperação das informação, diferença entre OLAP e OLTP, armazenamento orientado a...
Neste capítulo o autor aborda sobre como o dado é transformado entre as camadas da aplicação, os diversos tipos de banco de dados e linguagens para consultar os dados.
Este primeiro capítulo o autor aborda três grandes pilares relacionados ao desenvolvimento de aplicações (disponibilidade, escalabilidade e manutenibilidade).
Resumo comentado dos capítulos do livro Designing Data-Intensive Applications do Martin Keplemmann.
Categoria: Designing Data-Intensive Applications
Neste capítulo o autor aborda o conceito de códificação e como o formato que salvamos os dados em disco influência para ler, escrever e também o espaço de armazenamento em...
Neste capítulo o autor aborda como os dados são armazenados e recuperados, como construir um index para melhorar a recuperação das informação, diferença entre OLAP e OLTP, armazenamento orientado a...
Neste capítulo o autor aborda sobre como o dado é transformado entre as camadas da aplicação, os diversos tipos de banco de dados e linguagens para consultar os dados.
Este primeiro capítulo o autor aborda três grandes pilares relacionados ao desenvolvimento de aplicações (disponibilidade, escalabilidade e manutenibilidade).
Resumo comentado dos capítulos do livro Designing Data-Intensive Applications do Martin Keplemmann.
Categoria: Dados Distribuídos
Resumo comentado dos capítulos do livro Designing Data-Intensive Applications do Martin Keplemmann.
Categoria: Processamento Batch
Resumo comentado dos capítulos do livro Designing Data-Intensive Applications do Martin Keplemmann.
Categoria: Processamento Stream
Resumo comentado dos capítulos do livro Designing Data-Intensive Applications do Martin Keplemmann.
![Resumo do livro Designing Data-Intensive Applications [Em construção]](/assets/images/posts/2024-02-01-resumo-data-intensive.png)