Machine Learning Tutorials

AM Essencial

O Básico para Aprender Aprendizado de Máquina

Instalação dos Softwares

Instalação do Python, TensorFlow e Git.

Um Começo Ousado

Redes neurais abordadas de forma intuitiva.

Matemática e Programação para Aprendizado de Máquina

Uma lista para cobrir rapidamente os pré-requisitos para aprendizado de máquina.

Regressão Linear MQO

Aprenda a implementar o modelo estatístico mais utilizado nas ciências sociais.

Tudo Mais Constante em de MQO

Um aprofundamento teórico sobre a estimação da Regressão Linear

Receita De Aprendizado de Máquina Básico - R

Um aprofundamento teórico sobre a estimação da Regressão Linear

Gradiente Descendente

Um método poderoso e flexível para otimização iterativa.

Regressão Logística

O método estatístico mais utilizado para modelar variáveis categóricas.

Regressão Polinomial

Indo além de simples relações lineares.

Processos Gaussianos

Uma abordagem probabilísticas para problemas não lineares

Regularização L2 e Regressão de Ridge

Prevenindo sobre-ajustamento com uma abordagem Bayesiana.

Funções Custo para Regressão

Entendendo as funções custo ou objetivo e como AM difere de otimização pura.

Thompson Sampling

Um algoritmo de aprendizagem por reforço para testes eficientes

Introdução às Redes Neurais Artificiais

Uma apresentação teórica e intuitiva às redes neurais artificiais.

Backpropagation Modular

Evitando derivadas complicadas e entendiantes.

TensorFlow Essencial

Aprenda TensorFlow, o pacote criado pelo Google para treinar redes neurais.

Redes Neurais Feedforward Densas

Implemente modelos básicos de Deep Learning usando TensorFlow.

TensorFlow Detalhado

Entendendo como melhor organizar um código TensorFlow.

Redes Adversarias Geradoras

Um belo equilíbrio de Nash.

Dificuldades no Treinamento de Redes Neurais

Examinando o problema de gradientes explodindo ou desvanecendo.

Funções de Ativação

Entendendo a importância da ativação correta nas redes neurais.

Máquinas de Boltzmann Restritas

Um modelo gerador gráfico, não supervisionado, probabilístico e baseado em energia.

Redes Neurais Recorrentes

Lidando com todo tipo de sequência

RNRs para Séries de Tempo

Implementando Redes Neurais Recorrentes em TensorFlow

Estimadores Duplamente Robustos

Usando Aprendizado de Máquina para Inferência Causal em Dados Observacionais

Double/Debiased Machine Learning

Usando Aprendizado de Máquina para Inferência Causal em Dados Observacionais