Curso de Regressão: Implemente uma rede neural com numpy

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  • Construa e treine um modelo com a biblioteca numpy.
  • Aprenda a usar uma rede neural para estimativa de valores.
  • Veja um exemplo de problema do dia a dia que pode ser resolvido com regressão.
  • Entenda por trás dos panos como é o aprendizado de máquina para regressão.

Conteúdo Detalhado

  1. A base de dados

    • Carregando o dataset
    • Conhecendo a base de dados
  2. A estrutura da rede neural

    • Criando a estrutura da rede
    • Pesos e viés
    • Propagação em diversas camadas
  3. Análise e atualização da rede

    • Testando a rede e vendo o quanto erramos
    • Atualização de pesos
  4. Retropropagação

    • Retropropação em uma camada
  5. Treinamento

    • Visão geral
    • Treinando a rede
    • Testando a rede

Primeira aula de Regressão: Implemente uma rede neural com numpy

Um pouco mais do conteúdo

Descubra se esse curso é pra você lendo as primeiras aulas de Regressão: Implemente uma rede neural com numpy

Instrutores

  • Allan é geofísico. Possui doutorado em geofísica aplicada pela USP tendo estagiado na Univerdade de Tecnologia de Delft (Países Baixos). Possui experiência na análise e regressão de dados e imagens sísmicas. Criando sempre soluções que ainda não existem através das linguagens C ou Python.

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Público alvo

Desenvolvedores que desejam entender como funciona a implementação de uma rede neural para regressão

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