O método da descida de gradiente é crucial na otimização de modelos. Já o SGD é eficiente com grandes quantidades de dados. Abordamos neste artigo conceitos e implementações básicas em Python e NumPy.
Se você está dando os primeiros passos no universo da Inteligência Artificial (IA), o Python é uma escolha excepcional para iniciar sua jornada, pois é amplamente utilizado na construção de ferramentas para IA. Neste guia, vamos explorar um dos pilares fundamentais da IA: as redes neurais. O que é uma… Read More »Construindo um Modelo de Rede Neural e Realizando Previsões com Python para Inteligência Artificial (IA)
Aprenda a usar PDFs no Python com PyPDF2: extraia informações, rotacione, una, divida, adicione marcas d’água e criptografe documentos.
Neste tutorial, é abordado como criar um sistema de busca de imagens usando a técnica “fingerprinting”. Isso envolve a criação de “hashes” para representar imagens e a detecção de duplicatas por meio desses “hashes”. O tutorial orienta sobre os passos de criação dos “hashes” e como realizar buscas por imagens semelhantes no conjunto de dados, destacando a aplicabilidade dessa técnica em várias áreas.
Descubra as empolgantes aplicações do reconhecimento de fala em Python, incluindo jogos e assistentes virtuais, aprendendo a usar a biblioteca SpeechRecognition para criar jogos de adivinhação e explorar suas múltiplas funcionalidades.
Aprenda a segmentar imagens por cores para separar elementos e facilitar a detecção de objetos em fotos usando o OpenCV, em um tutorial simples e útil!
Explore as capacidades do Conda ao criar e instalar pacotes em diferentes ambientes – saiba como com os passos ilustrados neste guia!
Ao realizar análises de Machine Learning, a avaliação imparcial do desempenho do modelo é crucial para tomar decisões fundamentadas. Nesse contexto, a função train_test_split() oferecida pela biblioteca scikit-learn desempenha um papel essencial ao dividir conjuntos de dados em partes de treinamento e teste. Essa divisão garante que o modelo seja… Read More »A função train_test_split
Descubra o poder do K-Means Clustering para encontrar grupos em dados, implementando-o com Python e a biblioteca scikit-learn, além de aprender a escolher o número ideal de grupos. Aprenda a usar o K-Means e a explorar o mundo dos grupos de dados!
Aprenda sobre o poder do método dos “Vizinhos mais Próximos” (kNN) para classificação e como implementá-lo com Python usando a scikit-learn, descobrindo também formas de otimizá-lo. Use o kNN para resolver problemas cotidianos e explore o mundo do aprendizado de máquina!