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The present Jupyter Notebook is an overview of symbolic regression using gplearn.

Natalí de Santi 27 Nov 2020

In this post you will see an example of an image denoising, using an autoencoders.

Natalí de Santi 16 Oct 2020

Este post se refere à apresentação do dia 04/09/2020, sobre o Tensorflow Probability. Nele são abordados os seguintes temas O que é o Tensorflow Probability; Uma breve introdução à Redes Neurais Bayesianas; Como criar redes usando o TFP para obter as incertezas aleatória e epistêmica; Como criar um Variational Autoencoder com o TFP.

Erik Vinicius 04 Sep 2020

Seção 4, Visualizing what convnets learn, do capítulo 5, Deep Learning for Computer Vision, do livro Deep Learning with Python, Chollet discutido na reunião do grupo de machine learning. Nesta seção, o tema abordado foi técnicas de visualização do que é aprendido por uma rede neural convolucional, que é uma das formas de inspecionar o aprendizado do modelo. É possível visualizar quais filtros ou quais partes das imagens têm mais influência no resultado final da classificação.

Natanael M Cardoso 17 Apr 2020

Notebook da seção 3, Using a pretrained convnet, do capítulo 5, Deep Learning for Computer Vision, do livro Deep Learning with Python, Chollet discutido na reunião do grupo de machine learning. Assim como a seção 5.2, esta seção aborda o tema de redução de overfitting causado pelo número reduzido de amostras no conjunto de dados. Desta vez, a técnica abordada é o uso de redes neurais pré-treinadas. Neste exemplo, será utilizada a rede VGG16 com os pesos da ImageNet.

Natanael M Cardoso 17 Apr 2020