[1] Este documento introduz conceitos de machine learning e TensorFlow, incluindo tipos de aprendizado, deep learning e como TensorFlow funciona com grafos de execução e APIs. [2] É apresentado um exemplo de classificação de imagens usando redes neurais com TensorFlow e Keras para demonstrar estas técnicas. [3] Referências adicionais sobre estes tópicos são fornecidas no final.
O documento discute diferentes estruturas de correlação e classificadores, incluindo:
1) Modelos ocultos de Markov, redes bayesianas e redes neurais como formas de encontrar regras para prever uma variável alvo a partir de variáveis de entrada.
2) O classificador Naive Bayes, que usa a probabilidade condicional de características dados os rótulos de classe para fazer predições de classe.
3) Árvores de decisão, que constroem particionamentos recursivos dos dados para predição de classe.
1) O documento descreve um modelo de regressão linear simples, apresentando a equação, o método dos mínimos quadrados ordinários para estimar os parâmetros, e os testes de significância dos parâmetros e da regressão como um todo.
2) É apresentado um exemplo numérico ilustrando os cálculos para estimar a reta de regressão e os testes.
3) A regressão é validada através dos testes F e t, indicando que os parâmetros são estatisticamente significativos.
Este documento apresenta os principais conceitos de cálculo numérico, incluindo erros, representação numérica, conversão entre bases e arredondamento. Aborda como números são representados em computadores usando ponto flutuante e como erros podem surgir durante cálculos numéricos devido à aproximação.
Machine Learning - Introduction to Convolutional Neural NetworksAndrew Ferlitsch
Abstract: This PDSG workshop introduces basic concepts of convolutional neural networks. Concepts covered are image pixels, image preprocessing, feature detectors, feature maps, convolution, ReLU, pooling and flattening.
Level: Fundamental
Requirements: No prior programming or statistics knowledge required. Some knowledge of neural networks is recommended.
1. O documento descreve os conceitos de redes neurais artificiais, incluindo neurônios biológicos, perceptrons, redes perceptron multicamadas e o algoritmo backpropagation.
2. Perceptrons podem aprender funções linearmente separáveis, mas não a função XOR. Redes perceptron multicamadas podem aprender conceitos mais complexos usando múltiplas camadas ocultas.
3. O algoritmo backpropagation usa retropropagação do erro para ajustar os pesos de uma rede multicamada, minimizando o erro entre as saídas da rede
O documento introduz os principais conceitos e métodos de organização de dados estatísticos. Ele discute o que é estatística, seus ramos, conceitos como população, amostra e variáveis, o método estatístico que inclui planejamento, coleta e organização de dados, e formas de representar dados como tabelas e gráficos.
The document provides an overview of the coordinate descent method for minimizing convex functions. It discusses how coordinate descent works by iteratively minimizing a function with respect to one variable at a time while holding others fixed. The summary also notes that coordinate descent converges to a stationary point for continuously differentiable functions and has advantages like easy implementation and ability to handle large-scale problems, though it may be slower than other methods near the optimum.
O documento discute diferentes estruturas de correlação e classificadores, incluindo:
1) Modelos ocultos de Markov, redes bayesianas e redes neurais como formas de encontrar regras para prever uma variável alvo a partir de variáveis de entrada.
2) O classificador Naive Bayes, que usa a probabilidade condicional de características dados os rótulos de classe para fazer predições de classe.
3) Árvores de decisão, que constroem particionamentos recursivos dos dados para predição de classe.
1) O documento descreve um modelo de regressão linear simples, apresentando a equação, o método dos mínimos quadrados ordinários para estimar os parâmetros, e os testes de significância dos parâmetros e da regressão como um todo.
2) É apresentado um exemplo numérico ilustrando os cálculos para estimar a reta de regressão e os testes.
3) A regressão é validada através dos testes F e t, indicando que os parâmetros são estatisticamente significativos.
Este documento apresenta os principais conceitos de cálculo numérico, incluindo erros, representação numérica, conversão entre bases e arredondamento. Aborda como números são representados em computadores usando ponto flutuante e como erros podem surgir durante cálculos numéricos devido à aproximação.
Machine Learning - Introduction to Convolutional Neural NetworksAndrew Ferlitsch
Abstract: This PDSG workshop introduces basic concepts of convolutional neural networks. Concepts covered are image pixels, image preprocessing, feature detectors, feature maps, convolution, ReLU, pooling and flattening.
Level: Fundamental
Requirements: No prior programming or statistics knowledge required. Some knowledge of neural networks is recommended.
1. O documento descreve os conceitos de redes neurais artificiais, incluindo neurônios biológicos, perceptrons, redes perceptron multicamadas e o algoritmo backpropagation.
2. Perceptrons podem aprender funções linearmente separáveis, mas não a função XOR. Redes perceptron multicamadas podem aprender conceitos mais complexos usando múltiplas camadas ocultas.
3. O algoritmo backpropagation usa retropropagação do erro para ajustar os pesos de uma rede multicamada, minimizando o erro entre as saídas da rede
O documento introduz os principais conceitos e métodos de organização de dados estatísticos. Ele discute o que é estatística, seus ramos, conceitos como população, amostra e variáveis, o método estatístico que inclui planejamento, coleta e organização de dados, e formas de representar dados como tabelas e gráficos.
The document provides an overview of the coordinate descent method for minimizing convex functions. It discusses how coordinate descent works by iteratively minimizing a function with respect to one variable at a time while holding others fixed. The summary also notes that coordinate descent converges to a stationary point for continuously differentiable functions and has advantages like easy implementation and ability to handle large-scale problems, though it may be slower than other methods near the optimum.
O documento discute conceitos de recursividade em programação, incluindo:
1) A recursividade permite que funções se chamem a si mesmas, requerindo uma condição de parada para evitar chamadas infinitas;
2) Exemplos de algoritmos recursivos incluem o cálculo fatorial e exponenciação;
3) As vantagens da recursividade incluem código simplificado, porém há desvantagens como tempo de processamento e uso de memória.
O documento descreve um enigma sobre um prisioneiro preso em uma cela com duas saídas, cada uma vigiada por um guarda, sendo que um guarda sempre diz a verdade e o outro sempre mente. Para descobrir qual a saída correta, o prisioneiro deve fazer uma única pergunta a um dos guardas escolhidos aleatoriamente.
O documento discute métodos de amostragem e cálculo do tamanho da amostra. Apresenta definições de população e amostra, métodos de amostragem probabilísticos e não-probabilísticos, e fórmulas para estimar o tamanho da amostra para estimativa de média, prevalência e detecção de doença.
O documento apresenta uma introdução ao uso da biblioteca padrão STL do C++ para resolução de problemas de programação competitiva, destacando que a STL possui diversas estruturas e algoritmos implementados que podem ajudar a escrever menos código e obter melhores resultados. É apresentado o uso de vetores, strings, pilhas, filas, mapas, conjuntos e classes básicas, assim como algoritmos de ordenação, busca e geração de permutações.
1) O documento discute os tipos e importância dos gráficos para representar e analisar dados de forma clara.
2) Vários tipos de gráficos como de barras, colunas e pictóricos são úteis para instituições financeiras e mídia.
3) A construção de gráficos de barras envolve escolher escalas, categorias, ordem e desenhar as barras de acordo com os dados.
Practical Machine Learning and Rails Part1ryanstout
This talk will provide a high-level introduction to machine learning concepts and examples without getting into advanced theory or implementation details. It will explain that machine learning uses applied statistics to predict data from other data using various algorithms like decision trees, support vector machines, and naive Bayes. It will give examples of how these algorithms can be used to classify documents, users, and events but will not provide in-depth training or cover many specific machine learning domains and techniques. The talk aims to make audiences aware of machine learning concepts rather than providing expert-level knowledge.
Introdução ao modelo clássico de regressão linearFelipe Pontes
Revisão de Matrizes (exercício feito em casa e não será feito na sala). Introdução à RL simples. Pressupostos. Testes de hipóteses. Aplicações práticas.
O documento discute os conceitos de juros simples e juros compostos. Juros simples são calculados com base no valor inicial e geram um aumento linear do valor ao longo do tempo. Juros compostos são calculados sobre o valor acumulado a cada período e geram um aumento exponencial do valor ao longo do tempo, sendo mais comumente usados em operações financeiras. O documento fornece as fórmulas para calcular cada um e enfatiza a importância de manter a taxa de juros e o período de tempo na mes
This document provides an overview of Bayesian methods for machine learning. It introduces some foundational Bayesian concepts including representing beliefs with probabilities, the Dutch book theorem, asymptotic certainty, and model comparison using Occam's razor. It discusses challenges like intractable integrals and presents approximation tools like Laplace's approximation, variational inference, and MCMC. It also covers choosing priors, including objective priors like noninformative, Jeffreys, and reference priors as well as subjective and hierarchical priors.
O documento discute funções afins, definidas como funções do tipo y = ax + b. Apresenta exemplos de situações em que a temperatura varia linearmente com o tempo e constrói os respectivos gráficos. Explica como obter a equação de uma função a partir de dois pontos e analisa propriedades como raiz, crescimento e estudo de sinal.
This document contains information about derivatives, integrals, and trigonometric identities. It lists rules for derivation and integration along with the derivatives of common functions like exponentials, logarithms, trigonometric functions, and their inverses. It also provides formulas for integrals of rational, logarithmic, irrational and trigonometric functions. Finally, it lists 15 trigonometric identities.
Estatística Para Engenharia - Correlação e Regressão Linear - Exercícios.Jean Paulo Mendes Alves
O documento apresenta 15 exercícios sobre correlação e regressão linear. Os exercícios incluem estimar equações de regressão linear, calcular coeficientes de correlação, testar significância estatística e interpretar os resultados para diferentes conjuntos de dados.
The document compares the SVM and KNN machine learning algorithms and applies them to a photo classification project. It first provides a general overview of SVM and KNN, explaining that SVM finds the optimal decision boundary between classes while KNN classifies points based on their nearest neighbors. The document then discusses implementing each algorithm on a project involving photo classification. It finds that SVM achieved higher accuracy on this dataset compared to KNN.
▸ Machine Learning / Deep Learning models require to set the value of many hyperparameters
▸ Common examples: regularization coefficients, dropout rate, or number of neurons per layer in a Neural Network
▸ Instead of relying on some "expert advice", this presentation shows how to automatically find optimal hyperparameters
▸ Exhaustive Search, Monte Carlo Search, Bayesian Optimization, and Evolutionary Algorithms are explained with concrete examples
Harris corner detection is used to extract local features from images. It works by (1) computing the gradient at each point, (2) constructing a second moment matrix from the gradient, and (3) using the eigenvalues of this matrix to score how "corner-like" each point is. Points with a large, local maximum score are detected as corners. The Harris operator, which is a variant using the trace of the matrix, is commonly used due to its efficiency. Corners provide distinctive local features that can be matched between images.
Aula 6 - Funções Exponenciais e LogarítmicasTurma1NC
O documento discute funções e equações exponenciais e logarítmicas. Ele define equações e funções exponenciais e logarítmicas, explica como plotar seus gráficos, e fornece exemplos de como resolver equações e inequações de cada tipo.
O documento discute equações do segundo grau, incluindo como identificar seus coeficientes, o significado de raízes, como calculá-las usando a fórmula de Bhaskara e o processo de completamento de quadrados. O objetivo é reconhecer e solucionar problemas envolvendo equações do segundo grau.
[1] O documento discute a criação de jogos com o Blender Game Engine (BGE), enfatizando a importância do planejamento prévio através da definição de objetivos claros e da lógica de programação. [2] É apresentada a noção de fluxogramas e algoritmos para representar processos lógicos de forma visual e textual, respectivamente. [3] São introduzidos conceitos básicos como variáveis, tipos de dados, estruturas condicionais e funções para manipulação de dados.
O documento apresenta os resultados de uma análise descritiva multivariada de dados sobre autenticação de notas. Foram analisadas quatro variáveis medidas em 1372 amostras classificadas em notas verdadeiras e falsificadas. A análise incluiu estatísticas descritivas univariadas e multivariadas como médias, variâncias, correlações e matrizes de dispersão para as variáveis e classes.
DESENVOLVIMENTO E AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO DO MECANISMO DE RECONHECIMENTO AUTO...Leinylson Fontinele
Este trabalho apresenta um Sistema Tutor Inteligente (STI) para acessibilidade de pessoas
deficientes, capaz de realizar tanto o reconhecimento automático da fala quanto a síntese de
voz. Por meio de um diálogo interativo e através do reconhecimento de palavras isoladas e
conectadas (frases), o STI retorna de forma audiovisual o significado e ilustrações associadas
à palavra reconhecida, auxiliando desta forma, o usuário na compreensão de novas palavras e
conceitos. Esta Interação Humano-Computador (IHC) motiva o usuário no processo de
ensino-aprendizagem através do reconhecimento e da geração automática da fala. O trabalho
avalia o STI, mais especificamente seu mecanismo de reconhecimento de voz, através de dois
fatores fundamentais que regem sua usabilidade: a acurácia (taxa de acerto) e o tempo de
processamento. O STI realiza a extração de características representativas dos sinais da voz
através da Transformada Rápida de Fourier e da Transformada de Fourier de Tempo Curto. O
STI também classifica os sinais de voz por meio do cálculo do erro médio, desvio padrão e
covariância, e também através dos métodos Dynamic Time Warping (DTW) e Hidden Markov
Model (HMM). O STI apresentou resultados satisfatórios quanto ao seu mecanismo de
reconhecimento de voz, destacando-se a classificação do sinal de voz através da computação
do erro médio do sinal.
O documento discute conceitos de recursividade em programação, incluindo:
1) A recursividade permite que funções se chamem a si mesmas, requerindo uma condição de parada para evitar chamadas infinitas;
2) Exemplos de algoritmos recursivos incluem o cálculo fatorial e exponenciação;
3) As vantagens da recursividade incluem código simplificado, porém há desvantagens como tempo de processamento e uso de memória.
O documento descreve um enigma sobre um prisioneiro preso em uma cela com duas saídas, cada uma vigiada por um guarda, sendo que um guarda sempre diz a verdade e o outro sempre mente. Para descobrir qual a saída correta, o prisioneiro deve fazer uma única pergunta a um dos guardas escolhidos aleatoriamente.
O documento discute métodos de amostragem e cálculo do tamanho da amostra. Apresenta definições de população e amostra, métodos de amostragem probabilísticos e não-probabilísticos, e fórmulas para estimar o tamanho da amostra para estimativa de média, prevalência e detecção de doença.
O documento apresenta uma introdução ao uso da biblioteca padrão STL do C++ para resolução de problemas de programação competitiva, destacando que a STL possui diversas estruturas e algoritmos implementados que podem ajudar a escrever menos código e obter melhores resultados. É apresentado o uso de vetores, strings, pilhas, filas, mapas, conjuntos e classes básicas, assim como algoritmos de ordenação, busca e geração de permutações.
1) O documento discute os tipos e importância dos gráficos para representar e analisar dados de forma clara.
2) Vários tipos de gráficos como de barras, colunas e pictóricos são úteis para instituições financeiras e mídia.
3) A construção de gráficos de barras envolve escolher escalas, categorias, ordem e desenhar as barras de acordo com os dados.
Practical Machine Learning and Rails Part1ryanstout
This talk will provide a high-level introduction to machine learning concepts and examples without getting into advanced theory or implementation details. It will explain that machine learning uses applied statistics to predict data from other data using various algorithms like decision trees, support vector machines, and naive Bayes. It will give examples of how these algorithms can be used to classify documents, users, and events but will not provide in-depth training or cover many specific machine learning domains and techniques. The talk aims to make audiences aware of machine learning concepts rather than providing expert-level knowledge.
Introdução ao modelo clássico de regressão linearFelipe Pontes
Revisão de Matrizes (exercício feito em casa e não será feito na sala). Introdução à RL simples. Pressupostos. Testes de hipóteses. Aplicações práticas.
O documento discute os conceitos de juros simples e juros compostos. Juros simples são calculados com base no valor inicial e geram um aumento linear do valor ao longo do tempo. Juros compostos são calculados sobre o valor acumulado a cada período e geram um aumento exponencial do valor ao longo do tempo, sendo mais comumente usados em operações financeiras. O documento fornece as fórmulas para calcular cada um e enfatiza a importância de manter a taxa de juros e o período de tempo na mes
This document provides an overview of Bayesian methods for machine learning. It introduces some foundational Bayesian concepts including representing beliefs with probabilities, the Dutch book theorem, asymptotic certainty, and model comparison using Occam's razor. It discusses challenges like intractable integrals and presents approximation tools like Laplace's approximation, variational inference, and MCMC. It also covers choosing priors, including objective priors like noninformative, Jeffreys, and reference priors as well as subjective and hierarchical priors.
O documento discute funções afins, definidas como funções do tipo y = ax + b. Apresenta exemplos de situações em que a temperatura varia linearmente com o tempo e constrói os respectivos gráficos. Explica como obter a equação de uma função a partir de dois pontos e analisa propriedades como raiz, crescimento e estudo de sinal.
This document contains information about derivatives, integrals, and trigonometric identities. It lists rules for derivation and integration along with the derivatives of common functions like exponentials, logarithms, trigonometric functions, and their inverses. It also provides formulas for integrals of rational, logarithmic, irrational and trigonometric functions. Finally, it lists 15 trigonometric identities.
Estatística Para Engenharia - Correlação e Regressão Linear - Exercícios.Jean Paulo Mendes Alves
O documento apresenta 15 exercícios sobre correlação e regressão linear. Os exercícios incluem estimar equações de regressão linear, calcular coeficientes de correlação, testar significância estatística e interpretar os resultados para diferentes conjuntos de dados.
The document compares the SVM and KNN machine learning algorithms and applies them to a photo classification project. It first provides a general overview of SVM and KNN, explaining that SVM finds the optimal decision boundary between classes while KNN classifies points based on their nearest neighbors. The document then discusses implementing each algorithm on a project involving photo classification. It finds that SVM achieved higher accuracy on this dataset compared to KNN.
▸ Machine Learning / Deep Learning models require to set the value of many hyperparameters
▸ Common examples: regularization coefficients, dropout rate, or number of neurons per layer in a Neural Network
▸ Instead of relying on some "expert advice", this presentation shows how to automatically find optimal hyperparameters
▸ Exhaustive Search, Monte Carlo Search, Bayesian Optimization, and Evolutionary Algorithms are explained with concrete examples
Harris corner detection is used to extract local features from images. It works by (1) computing the gradient at each point, (2) constructing a second moment matrix from the gradient, and (3) using the eigenvalues of this matrix to score how "corner-like" each point is. Points with a large, local maximum score are detected as corners. The Harris operator, which is a variant using the trace of the matrix, is commonly used due to its efficiency. Corners provide distinctive local features that can be matched between images.
Aula 6 - Funções Exponenciais e LogarítmicasTurma1NC
O documento discute funções e equações exponenciais e logarítmicas. Ele define equações e funções exponenciais e logarítmicas, explica como plotar seus gráficos, e fornece exemplos de como resolver equações e inequações de cada tipo.
O documento discute equações do segundo grau, incluindo como identificar seus coeficientes, o significado de raízes, como calculá-las usando a fórmula de Bhaskara e o processo de completamento de quadrados. O objetivo é reconhecer e solucionar problemas envolvendo equações do segundo grau.
[1] O documento discute a criação de jogos com o Blender Game Engine (BGE), enfatizando a importância do planejamento prévio através da definição de objetivos claros e da lógica de programação. [2] É apresentada a noção de fluxogramas e algoritmos para representar processos lógicos de forma visual e textual, respectivamente. [3] São introduzidos conceitos básicos como variáveis, tipos de dados, estruturas condicionais e funções para manipulação de dados.
O documento apresenta os resultados de uma análise descritiva multivariada de dados sobre autenticação de notas. Foram analisadas quatro variáveis medidas em 1372 amostras classificadas em notas verdadeiras e falsificadas. A análise incluiu estatísticas descritivas univariadas e multivariadas como médias, variâncias, correlações e matrizes de dispersão para as variáveis e classes.
DESENVOLVIMENTO E AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO DO MECANISMO DE RECONHECIMENTO AUTO...Leinylson Fontinele
Este trabalho apresenta um Sistema Tutor Inteligente (STI) para acessibilidade de pessoas
deficientes, capaz de realizar tanto o reconhecimento automático da fala quanto a síntese de
voz. Por meio de um diálogo interativo e através do reconhecimento de palavras isoladas e
conectadas (frases), o STI retorna de forma audiovisual o significado e ilustrações associadas
à palavra reconhecida, auxiliando desta forma, o usuário na compreensão de novas palavras e
conceitos. Esta Interação Humano-Computador (IHC) motiva o usuário no processo de
ensino-aprendizagem através do reconhecimento e da geração automática da fala. O trabalho
avalia o STI, mais especificamente seu mecanismo de reconhecimento de voz, através de dois
fatores fundamentais que regem sua usabilidade: a acurácia (taxa de acerto) e o tempo de
processamento. O STI realiza a extração de características representativas dos sinais da voz
através da Transformada Rápida de Fourier e da Transformada de Fourier de Tempo Curto. O
STI também classifica os sinais de voz por meio do cálculo do erro médio, desvio padrão e
covariância, e também através dos métodos Dynamic Time Warping (DTW) e Hidden Markov
Model (HMM). O STI apresentou resultados satisfatórios quanto ao seu mecanismo de
reconhecimento de voz, destacando-se a classificação do sinal de voz através da computação
do erro médio do sinal.
[1] O documento descreve um modelo de previsão de surtos do gafanhoto vermelho em Moçambique usando variáveis climáticas como precipitação e evapotranspiração. [2] Dois modelos são desenvolvidos, porém o segundo modelo que inclui evapotranspiração não melhora significativamente o poder preditivo em relação ao primeiro modelo. [3] Recomenda-se coletar mais dados climáticos locais e incluir índices de vegetação para aprimorar os modelos de previsão no futuro.
1) Análises multivariadas estudam múltiplas variáveis dependentes e são principalmente exploratórias.
2) Duas análises comuns são classificação (agrupar em grupos) e ordenação (organizar em gradientes).
3) Ordenação ordena dados ao longo de gradientes de variáveis para reconhecer padrões com variáveis importantes.
O documento descreve os principais conceitos e métodos da bioestatística, incluindo estatística descritiva para resumir dados, inferência estatística para generalizar resultados amostrais, e planejamento de pesquisas para coleta e análise de dados. É apresentado como uma matéria fundamental para realizar trabalhos de conclusão que envolvam coleta e análise de dados.
1. O documento apresenta uma introdução sobre regressão linear simples e múltipla utilizando o Excel.
2. É mostrado um exemplo de regressão linear simples relacionando o preço de imóveis com a distância a um ponto de referência.
3. São calculadas as estatísticas de regressão, análise de variância e intervalos de confiança para o modelo proposto.
O documento introduz experimentos fatoriais, que verificam o efeito conjunto de dois ou mais fatores sobre uma resposta. Explica que os tratamentos são as combinações dos níveis dos fatores e apresenta um exemplo com raça animal e tipo de ração como fatores. Também discute a análise dos efeitos principais e de interação entre os fatores para identificar se um fator influencia os resultados do outro.
Este documento fornece instruções sobre como realizar uma análise de variância (ANOVA) de um fator no SPSS e testes pós-hoc. Explica como gerar gráficos de barras de erro, calcular a ANOVA no SPSS, e realizar comparações múltiplas pós-hoc para identificar quais grupos diferem significativamente.
Slides machine learning festival path pdfFabio Bottura
Machine learning é o combustível da inteligência artificial e pode ser aplicado em diversas áreas como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural, geração de conteúdo e previsões. As redes neurais aprendem de dados rotulados e podem reconhecer padrões complexos, enquanto aprendizado não supervisionado agrupa dados sem rótulos. A longo prazo, machine learning pode automatizar muitas tarefas e ter impactos significativos.
Este documento descreve uma disciplina de pós-graduação em estatística multivariada. A disciplina ensina técnicas como regressão linear múltipla, análise de componentes principais e análise discriminante. Os alunos aprenderão a modelar fenômenos naturais usando essas técnicas estatísticas e aplicá-las em seus trabalhos de conclusão de curso.
O documento discute programação paralela em Python, apresentando bibliotecas e alternativas como threading, multiprocessing, Parallel Python e MPI for Python. Exemplos mostram como esses módulos podem ser usados para executar tarefas em paralelo em Python.
O documento descreve o treinamento de um modelo de rede neural recorrente para gerar texto no estilo de William Shakespeare. O modelo é treinado em um conjunto de dados de texto de Shakespeare e, em seguida, é capaz de gerar novos textos no estilo de Shakespeare.
1) O documento discute inteligência artificial e aprendizado de máquina, incluindo como as máquinas podem aprender tarefas complexas sem serem explicitamente programadas para tal.
2) Vários algoritmos de aprendizado de máquina são apresentados, como redes neurais, florestas aleatórias e árvores de decisão.
3) Exemplos demonstram como esses algoritmos podem ser usados para reconhecimento de imagens, análise de sentimentos e classificação.
Este documento apresenta uma introdução ao TensorFlow, uma biblioteca open source para machine learning. Ele descreve as principais características do TensorFlow, como suporte para multi-CPU/GPU e treinamento distribuído. Também explica a estrutura básica de um código TensorFlow, com definição do modelo, loop de treino e operações com tensores. Por fim, apresenta exemplos simples de regressão linear e rede neural profunda usando o TensorFlow.
Processamento digital de imagens com gnu octave jotacisio araujo oliveira fli...PotiLivre Sobrenome
O documento discute fundamentos de processamento digital de imagens, incluindo: 1) o que é uma imagem monocromática matematicamente; 2) exemplos de áreas que utilizam processamento de imagens como radiologia e agricultura; 3) passos fundamentais do processamento de imagens como aquisição, pré-processamento, melhoria e segmentação. O documento também apresenta o software livre GNU Octave como uma ferramenta para processamento de imagens e exemplos práticos de código.
1 - Apresenta GANs como modelos gerativos baseados em redes neurais que treinam um gerador e um discriminador de forma adversária para gerar novos dados semelhantes aos reais.
2 - Explica que o gerador gera amostras e o discriminador identifica se as amostras são reais ou geradas, com o treinamento buscando enganar um ao outro de forma adversária.
3 - Demonstra uma implementação básica de GAN com PyTorch, apresentando o conjunto de dados, redes neural do gerador e discriminador, função custo, ot
O documento resume as principais características e funcionalidades do TensorFlow e Keras, duas bibliotecas populares para desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina e deep learning. O documento explica como construir e treinar redes neurais, incluindo redes convolucionais, usando essas bibliotecas de código aberto.
O documento fornece uma introdução sobre como criar jogos para Android usando AndEngine, mencionando:
1) É necessário usar uma engine gráfica para criar os jogos;
2) Existem várias engines populares como Corona, jMonkey Engine e AndEngine;
3) Criar jogos requer estudo, dedicação e colocar a mão na massa, começando com uma ideia, layout e programação.
1. O documento discute operações com matrizes, incluindo representação de matrizes, tipos de matrizes, e operações como adição e multiplicação.
2. É apresentada uma implementação das operações com matrizes usando C++, incluindo uma estrutura de dados TMatriz e funções para criar, ler, comparar, somar e multiplicar matrizes.
3. A complexidade das funções é analisada, com destaque para a função de leitura que tem complexidade quadrática O(n2).
Empresa: PUC-RIO
Tema: Estudo de Caso - Cálculos Estruturais
Resumo: Desenvolvendo um software para cálculos estruturais em MATLAB. Experiências na PUC-RIO no desenvolvimento de Software Educacional em MATALB.
Portando app JavaME S40 para C# WP7: Um estudo de caso real da app CalcSphereEloi Júnior
O documento descreve a portabilidade de um aplicativo JavaME para calculadora esférica para a plataforma Windows Phone 7 usando C# e o framework XNA. Detalha as semelhanças e diferenças entre as APIs de jogo em cada plataforma e os desafios encontrados ao converter tipos, áreas sensíveis ao toque, armazenamento de dados e outras funcionalidades.
O documento discute iteradores e iteráveis em Python, incluindo: 1) Como obter iteradores de objetos através da função built-in iter(); 2) Como iter funciona com dois argumentos para criar um iterador; 3) Tipos iteráveis como sequências e suas interfaces; 4) Listas de compreensão versus expressões geradoras.
O documento discute conceitos fundamentais de orientação a objetos em Python, incluindo:
1) Objetos Python possuem atributos (dados) e métodos (comportamentos);
2) Classes definem tipos de objetos com atributos e métodos comuns;
3) Instâncias de classes são objetos concretos que herdam atributos e métodos da classe.
1. O documento apresenta análises exploratórias de dados e modelos de classificação para prever se uma organização é tradicional ou exponencial com base em suas características. 2. É treinado um modelo de floresta aleatória que identifica "Demandas Pendentes" como a característica mais importante. 3. Também é construída uma árvore de decisão para classificação e são comparadas suas previsões com as do modelo de floresta aleatória.
O documento apresenta exemplos de como usar a linguagem Python para desenvolvimento de aplicações Java EE, incluindo um relógio em Swing e acesso a atributos privados de objetos Java usando reflexão.
Mini-curso Programação Paralela e DistribuídaDeivid Martins
O documento apresenta uma introdução à programação paralela e distribuída, discutindo arquiteturas paralelas, programação para sistemas com memória compartilhada usando CPAR e OpenMP, e programação para sistemas distribuídos usando MPI. Ferramentas como CPAR e MPI são apresentadas como meios para desenvolver aplicações paralelas e distribuídas.
Algoritmos e Estruturas de Dados, edição de 2013/2014Pedro Guerreiro
Slides da cadeira Algoritmos e Estrutura de Dados, edição de 2013/2014, licenciatura em engenharia informática, Universidade do Algarve. Cobre as estruturas de dados básicas (pilhas, filas), Union-Find, algoritmos de ordenação, filas com prioridade, árvores e tabelas de dispersão.
Baseia-se em ideias e código do livro "Algorithms (4th ed.) de Robert Sedgewick e Kevin Wayne. No entanto, todos os programas foram apresentados nos slides foram reescritos usando um estilo de programação Java ligeiramente diferente.
Automação de BackOffice de uma grande corporação financeira usando Visão Comp...FranciscoBrunodeSous
O documento discute a automação do backoffice de uma grande corporação financeira usando visão computacional e redes neurais convolucionais. As principais ideias incluem: (1) digitalizar documentos para extrair informações com OCR, (2) usar algoritmos de visão computacional para pré-processamento de imagens, (3) classificar contratos usando uma CNN pequena.
O documento discute estratégias para implementar programação paralela implícita em Python através de threads e transações. A proposta é criar unidades paralelas de forma automática ao invés de explicitamente como nos modelos atuais. Isso facilitaria a construção de programas paralelos em Python. O autor também discute pré-processamento do código para inserir conceitos como exclusividade, barreiras e transações atômicas. Há dúvidas se o foco deveria ser um novo módulo ou pré-processamento do código.
Semelhante a Introdução a Machine Learning e TensorFlow (20)
A linguagem C# aproveita conceitos de muitas outras linguagens,
mas especialmente de C++ e Java. Sua sintaxe é relativamente fácil, o que
diminui o tempo de aprendizado. Todos os programas desenvolvidos devem
ser compilados, gerando um arquivo com a extensão DLL ou EXE. Isso torna a
execução dos programas mais rápida se comparados com as linguagens de
script (VBScript , JavaScript) que atualmente utilizamos na internet
As classes de modelagem podem ser comparadas a moldes ou
formas que definem as características e os comportamentos dos
objetos criados a partir delas. Vale traçar um paralelo com o projeto de
um automóvel. Os engenheiros definem as medidas, a quantidade de
portas, a potência do motor, a localização do estepe, dentre outras
descrições necessárias para a fabricação de um veículo
16. 16
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
n_samples = 1500
random_state = 170
X, y = make_blobs(n_samples=n_samples, random_state=random_state)
y_pred = KMeans(n_clusters=3, random_state=random_state).fit_predict(X)
plt.subplot(211)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.title("Iniciado com 3 centroides")
y_pred = KMeans(n_clusters=2, random_state=random_state).fit_predict(X)
plt.subplot(212)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.title("Iniciado com 2 centroides")
plt.show()
17. 17
Aprendizagem por reforço
Estado Ação Recompensa
??? ? ?
??? ? ?
... ??? ???
Conjunto de estados
Realiza uma ação
Estado Ação Recompensa
1 UP 0
??? ? ?
... ??? ???
Conjunto de estados
21. 21
O você vê.
50 68 78 95
...
67 21 23 42
71 59 58 31
47 19 29 39
...
O que o computador “vê”.
pixels
22. 22
import numpy as np
import keras
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.inception_v3 import preprocess_input,
decode_predictions
model = keras.applications.InceptionV3(weights='imagenet')
img_path = 'aracari_castanho.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(299,299))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)
preds = model.predict(x)
# decode
print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0])
Toucan 71,27%
Hornbill 16,84%
School Bus 1,65%
Predicted: [('n01843383', 'toucan', 0.71278381), ('n01829413', 'hornbill', 0.16843531), ('n04146614', 'school_bus', 0.01657751)]
23. 23
import numpy as np
import keras
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.inception_v3 import preprocess_input,
decode_predictions
model = keras.applications.InceptionV3(weights='imagenet')
img_path = 'arvore.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(299, 299))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)
preds = model.predict(x)
# decode
print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0])
Lakeside 21,76%
Church 8,03%
Valley 7,81%
Predicted: [('n09332890', 'lakeside', 0.21762265), ('n03028079', 'church', 0.080397919), ('n09468604', 'valley', 0.078168809)]
24. 24
import numpy as np
import keras
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.inception_v3 import preprocess_input,
decode_predictions
model = keras.applications.InceptionV3(weights='imagenet')
img_path = 'alvaro.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(299, 299))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)
preds = model.predict(x)
# decode
print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0])
Jersey 51,26%
Wig 2,58%
Drumstick 2,12%
Predicted: [('n03595614', 'jersey', 0.51262307), ('n04584207', 'wig', 0.025850503), ('n03250847', 'drumstick', 0.021243958)]
25. 25
O que é deep learning?
• Aprendizagem de representação dos dados.
• Utiliza algoritmos hierárquicos com varias camadas.
• Se alimentado com muitos dados consegue generalizar o problema.
39. 39
• Vetor n-dimensional, onde n = [0, 1, 2, 3, ...]
Escalar S = 42
Vetor V = [1, 2, 3, 4]
Matriz M = [[1, 0],[0, 1]]
Cubo ...
40. 40
• Grafo de operações realizados nos tensores
• Grafo acíclico dirigido
• Grafo é definido em uma linguagem de nível mais alto (Python)
• Grafo é compilado e otimizado
• Grafo é executado nos dispositivos disponíveis (CPU, GPU)
• Dados (tensores) fluem através do grafo
42. 42
Exemplo de criação do grafo
Constant
(2.0)
a = 2
import tensorflow as tf
a = tf.constant(2.0)
43. 43
Exemplo de criação do grafo
Constant
(2.0)
a = 2
Constant
(3.0)
b = 3
import tensorflow as tf
a = tf.constant(2.0)
b = tf.constant(3.0)
44. 44
Exemplo de criação do grafo
Constant
(2.0)
a = 2
Constant
(3.0)
b = 3
Operação
Multiplicação
c = a * b
import tensorflow as tf
a = tf.constant(2.0)
b = tf.constant(3.0)
c = tf.multiply(a, b)
45. 45
Exemplo de criação do grafo
import tensorflow as tf
a = tf.constant(2.0)
b = tf.constant(3.0)
c = tf.multiply(a, b)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(c))
Constant
(2.0)
a = 2
Constant
(3.0)
b = 3
Operação
Multiplicação
c = a * b
Output Retorna 6
46. 46
Qual problema o TensorFlow resolve?
• Usar varias CPU e GPUs para treinar os modelos
• Problema: Escrever código otimizado e distribuído é difícil!
• Como resolver?