Entrar
Ainda não tem acesso?
Veja os planos
Fórum
Data Science
Machine Learning
TensorFlow: implementando um perceptron de múltiplas camadas (MLP)
Ainda não tem acesso?
Estude com a gente!
Matricule-se
Tópicos mais recentes
Todas as categorias
Programação
Front-end
Data Science
Inteligência Artificial
DevOps
UX & Design
Mobile
Inovação & Gestão
Off Topic
Todas as categorias
Data Science
Excel
SQL e Banco de Dados
NoSQL
Business Intelligence
Machine Learning
Data Visualization
Estatística
Matemática
Engenharia de Dados
Todos os cursos
Machine Learning: validação de modelos
Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros
Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória
Machine Learning: classificação por trás dos panos
Linguagem Natural parte 1: NLP com análise de sentimento
Linguagem Natural parte 2: continuando com a análise de sentimento
Classificação multilabel de textos: múltiplos contextos em NLP
Machine Learning: intro a sistemas de recomendação em Python
Machine Learning: lidando com dados de muitas dimensões
Machine Learning: Credit Scoring
Machine Learning com Oracle ADS: produtividade na criação de modelos
CD4ML: Entrega Contínua para Machine Learning
Deep Learning parte 1: Keras
Deep Learning parte 2: como a rede aprende
Deep Learning: previsão com Keras
Data Analytics: Machine Learning com Google Cloud Platform
Data Analytics: Machine Learning no Marketing Digital
Visão computacional: detecção de texto em placas de carro
Visão Computacional: reconhecimento de texto com OCR e OpenCV
Visão computacional: Hand Tracking com OpenCV
Visão Computacional: detecção de movimento com OpenCV
Visão Computacional: análise facial
Classificação: construindo modelos semi-supervisionados
Redes Neurais: Deep Learning com PyTorch
Redes Neurais Convolucionais: Deep Learning com PyTorch
Treinando uma Rede Neural: Deep Learning com PyTorch
Redes Neurais Recorrentes: Deep Learning com Pytorch
Corretor Ortográfico em Python: aplicando técnicas de NLP
Análise e Classificação de Faces: visão Computacional com OpenCV
Modelos preditivos em dados: detecção de fraude
Clustering aplicado: recomendando músicas com K-Means
Word2Vec: interpretação da linguagem humana com Word embedding
Word2Vec: treinamento de Word Embedding
Clusterização de dados: segmentação de clientes
MLflow: gestão do ciclo de vidas de modelos de ML
Análise de componentes principais: elaboração de rankings com o PCA
Regressão com Sklearn: desenvolvimento, previsão e otimização
Aprendizado não supervisionado: primeiras técnicas e métodos
Keras: primeiros passos em redes neurais
Continuous Delivery for Machine Learning: completando o Pipeline
Databricks: criando um sistema de recomendação
Classificação: validação de modelos e métricas de avaliação
Classificação: selecionando features
Classificação: resolvendo problemas multiclasse
Classificação: aprendendo a classificar dados com Machine Learning
Classificação: melhorando o desempenho com XGBoost
Classificação: combinando classificadores para a melhoria de performance
Classificação: otimizando modelos de machine learning
IA aumentada: aprimorando técnicas de otimização em um problema prático
IA aumentada: entendendo e praticando otimização com OR-Tools
IA aumentada: adicionando a dimensão de tempo ao problema de voos
TensorFlow: implementando um perceptron de múltiplas camadas (MLP)
Otimização: implementando a programação linear
Dash: construindo dashboards para modelos de Machine Learning
Otimização: aplicando programação não linear
Regressão: aprimorando os resultados com XGBoost
Regressão: construindo Árvores de Regressão
Regressão: realizando previsão de séries temporais com statsmodels
Regressão: prevendo séries temporais com Prophet
Data Science: transformando variáveis para uma Regressão Linear
Séries temporais: detectando anomalias e realizando previsões
Machine Learning: classificação com SKLearn
Clusterização: lidando com dados sem rótulo
NLP: regex e modelos de linguagem
NLP: aplicando processamento de linguagem natural para análise de sentimentos
NLP: buscando entidades em documentos
Todos
Sem resposta
Solucionados
Busque por assunto
Buscar
[Dúvida] No TensorFlow, Como funciona o tf.GradientTape() funciona a nivel matemático? Meu entendimento e explicações sobre eles está correto? Por favor me ajudem a ver se estou correto.
2
2
respostas
Data Science
Machine Learning
TensorFlow: implementando um perceptron de múltiplas camadas (MLP)
por
William
atualizado 02/07/2024
2
respostas
[Dúvida] o que seria essa probabilidade
1
1
resposta
Data Science
Machine Learning
TensorFlow: implementando um perceptron de múltiplas camadas (MLP)
por
Matheus
atualizado 21/06/2024
1
resposta
Porque para os dados X_teste utiliza o transform e não o fit_transform?
1
1
resposta
Data Science
Machine Learning
TensorFlow: implementando um perceptron de múltiplas camadas (MLP)
por
Felipe
atualizado 24/05/2024
1
resposta
[Projeto] Custo Negativo e Taxa de acerto abaixo dos 50%
3
3
respostas
Data Science
Machine Learning
TensorFlow: implementando um perceptron de múltiplas camadas (MLP)
por
Alberto
atualizado 28/03/2024
3
respostas
[Bug] aonde encontrar o id?
1
1
resposta
Data Science
Machine Learning
TensorFlow: implementando um perceptron de múltiplas camadas (MLP)
por
Matheus
atualizado 14/03/2024
1
resposta
