Hoje vou comentar um pouco sobre uma das áreas mais importantes dentro do campo da ciência de dados, que é essencial para a nossa empresa: o Processamento de Linguagem Natural. PLN para os mais íntimos, ou NLP para os bilíngues. O objetivo principal é extrair informações e padrões tendo como partida dados brutos no formato de … Ler mais
Tenho trazido exemplos que envolvem aprendizado supervisionado, por isso hoje vou diversificar um pouco e tratar de uma tarefa de aprendizado não-supervisionado. Relembrando: aprendizado não-supervisionado é aquele em que os dados não possuem rótulos ou classes, e tentamos extrair informações ao relacionar esses dados com eles mesmos. Para captar a ideia, faremos um exercício simples: … Ler mais
Hoje quero comentar sobre um fenômeno muito perigoso quando se treinam modelos de aprendizado de máquina. Para mensurar o quão bem um algoritmo aprendeu determinada tarefa, geralmente faz-se alguma validação ou teste com esse modelo, tiramos medidas como a acurácia, que mede a taxa de acerto geral de um modelo ou também a média do … Ler mais
Tanto algoritmos complexos como redes neurais quanto algoritmos mais simples como regressões lineares precisam de um certo direcionamento para que consigam fazer as descobertas. De uma forma rápida e simples, tudo que nós informamos para um modelo ou algoritmo antes dele começar o treino é um hiperparâmetro, e tudo que ele aprende/adapta com o treino … Ler mais
Dentro do processo básico de ensinar uma máquina já estabelecemos o início e o fim que são, respectivamente a forma de aprendizado e o objetivo/tarefa. Agora falta entender a jornada em si, os famosos Algoritmos de Aprendizado de Máquina. São vários os algoritmos e as formas que eles trabalham. Alguns são mais simples de entender, … Ler mais
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