Tutoriais de aprendizagem profunda

Um passo a passo dos Autoencoders, suas variações e possíveis aplicações no mundo real.

Explore a entropia cruzada no aprendizado de máquina em nosso guia sobre como otimizar a precisão e a eficácia do modelo na classificação com exemplos do TensorFlow e do PyTorch.

Aprenda a construir e implementar redes neurais convolucionais (CNNs) em Python com a Tensorflow Framework 2

Neste tutorial, você aprenderá como implementar redes neurais convolucionais (CNNs) em Python com o Keras e como superar o excesso de ajuste com o dropout.

Saiba mais sobre as redes de Kolmogorov-Arnold (KANs), um novo tipo de rede neural com maior capacidade de interpretação e precisão em comparação com os modelos tradicionais.

Descubra como o otimizador AdamW melhora o desempenho do modelo ao desacoplar o decaimento do peso das atualizações de gradiente. Este tutorial explica as principais diferenças entre o Adam e o AdamW, seus casos de uso e fornece um guia passo a passo para você implementar o AdamW no PyTorch.

Aprenda a técnica de otimização Adagrad, incluindo seus principais benefícios, limitações, implementação no PyTorch e casos de uso para otimizar modelos de aprendizado de máquina.

O tutorial responde às perguntas mais frequentes sobre aprendizagem profunda e explora vários aspectos da aprendizagem profunda com exemplos reais.

Um guia completo para entender as CNNs, seu impacto na análise de imagens e algumas estratégias importantes para combater o overfitting para aplicações robustas de CNNs e aprendizagem profunda.

Aprenda a navegar pelo cenário das funções de ativação comuns - desde a firme ReLU até a proeza probabilística da softmax.

Compreensão das redes neurais profundas e sua importância no mundo moderno da aprendizagem profunda da inteligência artificial

Descubra as redes LSTM (Long Short-Term Memory) em Python e como você pode usá-las para fazer previsões do mercado de ações!