Python

Suponha que você queira exibir o nome e a profissão de uma pessoa. Você poderia escrever um programa simples da seguinte forma. # Definir variáveis name = ‘Mark’ profession = ‘Astronaut’ age = 7 # Exibir informações output_string = (‘My name is ‘ + name + ‘, I am ‘ + str(age) + ‘ years old ‘ + ‘and my profession is ‘ + profession + ‘.’) print(output_string) My name is Mark, I am 7 years old and my profession…

Nos últimos anos, os transformers transformaram o domínio de NLP em aprendizado de máquina. Modelos como GPT e BERT estabeleceram novos padrões na compreensão e geração da linguagem humana. Agora, o mesmo princípio está sendo aplicado ao domínio da visão computacional. Um desenvolvimento recente no campo da visão computacional são os vision transformers ou ViTs. Como detalhado no artigo “Uma Imagem Vale 16×16 Palavras: Transformers para Reconhecimento de Imagens em Escala”, os ViTs e modelos baseados em transformers foram projetados…

Introdução YOLOv8, desenvolvido pela Ultralytics em 2023, surgiu como um dos algoritmos de detecção de objetos únicos na série YOLO e traz melhorias significativas em termos arquitetônicos e de desempenho em relação aos seus antecessores, como YOLOv5. Essas melhorias incluem uma espinha dorsal CSPNet para melhor extração de características, um pescoço FPN+PAN para uma detecção de objetos em várias escalas aprimorada, e uma mudança para uma abordagem livre de âncoras. Essas mudanças melhoram significativamente a precisão, eficiência e usabilidade do…

Introdução A Regressão Linear Múltipla é uma técnica estatística fundamental usada para modelar a relação entre uma variável dependente e várias variáveis independentes. Em Python, ferramentas como scikit-learn e statsmodels fornecem implementações robustas para análise de regressão. Este tutorial irá guiá-lo na implementação, interpretação e avaliação de modelos de regressão linear múltipla usando Python. Pré-requisitos Antes de mergulhar na implementação, certifique-se de ter o seguinte: Compreensão básica de Python. Você pode consultar o Tutorial de Python para Iniciantes. Familiaridade com…

O algoritmo de escalada de encosta é um dos algoritmos de otimização mais antigos e simples em inteligência artificial e ciência da computação. Ele pertence a uma categoria chamada algoritmos de busca local, que encontram soluções fazendo melhorias incrementais. O nome do algoritmo vem de uma analogia útil: imagine um caminhante de olhos vendados tentando chegar ao topo de uma colina. Como ele não consegue ver toda a paisagem, só pode sentir o terreno imediatamente ao redor. Em cada passo,…

No meu primeiro curso de estatística baseado em programação na faculdade, meu professor propôs uma pergunta: como podemos modelar o movimento browniano de uma única partícula de pólen em uma tigela de água? Depois de várias tentativas equivocadas, eu e meus colegas de classe finalmente encontramos a resposta correta: uma caminhada aleatória. Mais tarde, descobri que esse modelo simples é usado para modelar todo tipo de coisas, desde movimentos de animais até flutuações de preços de ações. Neste artigo, vamos…

A visualização de dados transforma informações complexas em insights claros e acionáveis. Os gráficos de barras do Seaborn se destacam na apresentação de dados categóricos por meio de gráficos estatísticos elegantes. A biblioteca combina a flexibilidade do Matplotlib com o poder do pandas, tornando-a ideal tanto para análises rápidas quanto para visualizações prontas para publicação. Os gráficos de barras do Seaborn oferecem recursos essenciais para análise de dados – desde comparações básicas até representações estatísticas avançadas. Eles lidam com tarefas…

A extração de características em aprendizado de máquina transforma dados brutos em um conjunto de características significativas, capturando informações essenciais e reduzindo a redundância. Pode envolver técnicas de redução de dimensionalidade e métodos que criam novas características a partir de dados existentes. Imagine que você está tentando identificar frutas em um mercado. Enquanto poderia considerar incontáveis atributos (peso, cor, textura, forma, cheiro, etc.), você pode perceber que apenas algumas características-chave como cor e tamanho são suficientes para distinguir entre maçãs…

Os gradientes de política no aprendizado por reforço (RL) são uma classe de algoritmos que otimizam diretamente a política do agente estimando o gradiente da recompensa esperada em relação aos parâmetros da política. Neste tutorial, explicamos o teorema do gradiente de política e sua derivação e mostramos como implementar o algoritmo de gradiente de política usando o PyTorch. O que é o Teorema do Gradiente de Política? No aprendizado por reforço, a política do agente refere-se ao algoritmo que ele…