Feito a Predição e dai? | Treinando uma Rede Neural: Deep Learning com PyTorch

Após feito o curso "Construindo e treinando uma rede neural" e no final desta etapa do curso, eu me pergunto, aprendemos o que é uma rede, como montá-la e fazer predição, mas falta um exemplo simples do uso desta predição. Vimos a predição considerando uma regressão e classificação, mas em nenhuma das explicações foi dado um exemplo de como elas são utilizadas. Por exemplo, no caso do vinho, após fazer a predição se eu informar um novo valor com as 13 características como entrada, qual será o vinho associado a esta entrada? Estou fazendo o curso para aprender o pyTorch, já tinha uma base de redes neurais. Meu foco é mais no framework do que nos conceitos, pórem, um aluno que nunca utilizou uma rede neural deve se peguntar "e dai?". Apesar desta minha provacação, o curso está super agradável de assitir e ansioso pelo pelas próximas aulas.

Oi Rayner! Tudo bem com você?

Desculpa a demora em te trazer um retorno.

Bem interessante seu posicionamento. Concordo que é sempre bacana para o aprendizado ter um objetivo para cumprir com ele, por exemplo, montar uma rede para fazer X coisa. No entanto, eu também entendo que esse não é o principal objetivo do curso, acredito que o objetivo é ensinar o que são redes neurais os tipos de predição que podemos montar e, juntamente a isso, como utilizar Pytorch para construir essas redes. Por isso, creio que a construção de um curso com foco no objetivo final foi deixado de lado.

Existem cursos na Alura com foco na aplicação como o Previsões de série temporal: COVID-19 que a instrutora monta uma rede para prever casos de COVID-19, mesmo assim, os projetos aplicados a uma funcionalidade especifica nós encontramos com mais facilidade na comunidade do GitHub ou até mesmo do Kaggle.

Mesmo assim, entendo sua insatisfação quanto a esse ponto e buscarei levá-la ao time de produção de conteúdo, para que possamos melhorar nossos produtos cada vez mais, obrigada por trazer aqui!

Bons estudos!