curso de

Regressão: Implemente uma rede neural com numpy

Estudando esse mês:

JOSE DOS REIS VITORETTI Henrique Morais Rafael Henrique Gallo Guilherme Barros Alves Pereira Anna Laura Yuri Yokomichi

e mais 59 alunos(as)

Resumo do curso

  • Aprenda conceitos de machine learning em detalhe.
  • 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.

Público alvo

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

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Última atualização

27/03/2020

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135

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738

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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

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