Aprendizado De M Quina Aplicado A Detec O De Anomalias Programado Em Python
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Aprendizado De Máquina Aplicado A Detecção De Anomalias Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2024-12-06
A proposta desta literatura é introduzir e desenvolver um modelo inicial de Detecção de Anomalias, utilizando Python como ferramenta de programação. A detecção de anomalias é uma técnica fundamental em diversas áreas, como segurança, monitoramento de sistemas, análise financeira e prevenção de fraudes, desempenhando um papel essencial na identificação de comportamentos anormais ou inesperados. Para facilitar a compreensão, diversos exemplos são apresentados, introduzindo tópicos importantes tanto sobre os fundamentos da detecção de anomalias quanto sobre a programação em Python. Esta abordagem prática e didática visa capacitar o leitor a implementar soluções eficientes, proporcionando conhecimentos para o desenvolvimento de sistemas que possam detectar comportamentos atípicos ou falhas em dados, com aplicação em contextos variados.
Programação definitiva de redes neurais com Python: crie sistemas de IA modernos e poderosos aproveitando redes neurais com Python, Keras e TensorFlow
Domine redes neurais para construir sistemas modernos de IA. Principais recursos ● Cobertura abrangente de conceitos e teorias fundamentais de IA. ● Exploração aprofundada da matemática por trás da matemática das redes neurais. ● Estratégias Eficazes para Estruturação de Código de Aprendizado Profundo. ● Aplicações reais de princípios e técnicas de IA. Descrição do livro Este livro é um guia prático para o mundo da Inteligência Artificial (IA), desvendando a matemática e os princípios por trás de aplicativos como Google Maps e Amazon. O livro começa com uma introdução ao Python e à IA, desmistifica a matemática complexa da IA, ensina como implementar conceitos de IA e explora bibliotecas de IA de alto nível. Ao longo dos capítulos, os leitores se envolvem com o livro por meio de exercícios práticos e aprendizados complementares. O livro então passa gradualmente para Redes Neurais com Python antes de mergulhar na construção de modelos de RNA e aplicações de IA do mundo real. Ele acomoda vários estilos de aprendizagem, permitindo que os leitores se concentrem na implementação prática ou na compreensão matemática. Este livro não trata apenas do uso de ferramentas de IA; é uma bússola no mundo dos recursos de IA, capacitando os leitores a modificar e criar ferramentas para sistemas complexos de IA. Ele garante uma jornada de exploração, experimentação e proficiência em IA, equipando os leitores com as habilidades necessárias para se destacarem na indústria de IA. O que você aprenderá ● Aproveite o TensorFlow e o Keras ao construir a base para a criação de pipelines de IA. ● Explore conceitos avançados de IA, incluindo redução de dimensionalidade, aprendizado não supervisionado e técnicas de otimização. ● Domine as complexidades da construção de redes neurais desde o início. ● Aprofunde-se no desenvolvimento de redes neurais, abordando derivadas, retropropagação e estratégias de otimização. ● Aproveite o poder das bibliotecas de IA de alto nível para desenvolver código pronto para produção, permitindo acelerar o desenvolvimento de aplicativos de IA. ● Mantenha-se atualizado com as últimas descobertas e avanços no campo dinâmico da inteligência artificial. Para quem é este livro? Este livro serve como um guia ideal para engenheiros de software ansiosos por explorar IA, oferecendo uma exploração detalhada e aplicação prática de conceitos de IA usando Python. Os pesquisadores de IA acharão este livro esclarecedor, fornecendo insights claros sobre os conceitos matemáticos subjacentes aos algoritmos de IA e auxiliando na escrita de código em nível de produção. Este livro foi elaborado para aprimorar suas habilidades e conhecimentos para criar soluções sofisticadas baseadas em IA e avançar no campo multifacetado da IA. Índice 1. Compreendendo o histórico da IA 2. Configurando o fluxo de trabalho Python para desenvolvimento de IA 3. Bibliotecas Python para cientistas de dados 4. Conceitos básicos para treinamento eficaz de redes neurais 5. Redução de dimensionalidade, aprendizado não supervisionado e otimizações 6. Construindo redes neurais profundas do zero 7. Derivados, retropropagação e otimizadores 8. Compreendendo a convolução e as arquiteturas CNN 9. Compreendendo os conceitos básicos de TensorFlow e Keras 10 Construindo um pipeline de segmentação de imagens de ponta a ponta 11. Últimos avanços
Aprendizado De Máquina Aplicado A Métodos De Cômite Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2024-12-07
A proposta desta literatura é introduzir e desenvolver um modelo inicial utilizando Métodos de Comitê, com Python como ferramenta de programação. Os Métodos de Comitê são amplamente utilizados em diversas áreas, como aprendizado de máquina, análise preditiva e sistemas de recomendação, sendo uma abordagem poderosa para combinar múltiplos modelos ou algoritmos, aumentando a precisão e a robustez de soluções computacionais. Para facilitar a compreensão, diversos exemplos são apresentados, abordando tanto os fundamentos teóricos dos Métodos de Comitê quanto a programação em Python. Essa abordagem prática e didática visa capacitar o leitor a implementar soluções eficientes, proporcionando conhecimentos para o desenvolvimento de sistemas colaborativos que possam ser aplicados em diversos contextos, otimizando processos e resultados.