Aprendizado De M Quina Semi Supervisionado Programado Em Python
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Aprendizado De Máquina Semi-supervisionado Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2024-12-08
A proposta desta literatura é introduzir e desenvolver um modelo inicial utilizando técnicas de Aprendizado Semi-Supervisionado, com Python como ferramenta de programação. O aprendizado semi-supervisionado é amplamente utilizado em diversas áreas, como aprendizado de máquina, análise preditiva e sistemas de recomendação, sendo uma abordagem poderosa para lidar com conjuntos de dados onde apenas uma parte das amostras é rotulada. Essa técnica combina os benefícios do aprendizado supervisionado e não supervisionado, proporcionando soluções robustas e eficientes, especialmente em contextos onde a obtenção de rótulos é custosa ou limitada. Para facilitar a compreensão, diversos exemplos práticos são apresentados, abordando tanto os fundamentos teóricos do aprendizado semi-supervisionado quanto a programação em Python.
Programação Python E aprendizado de máquina O guia definitivo para iniciantes aprenderem Python e dominarem os fundamentos do ML + ferramentas e truques
Existem muitas tarefas diferentes que a linguagem Python pode ajudá-lo a concluir. Algumas das diferentes opções com as quais você pode trabalhar incluem: 1. Programando qualquer um dos CGI que você precisa em seus aplicativos da web. 2. Aprendendo a construir seu próprio leitor de RSS 3. Trabalhando com uma variedade de arquivos. 4. Criando um calendário com a ajuda de HTML 5. Ser capaz de ler e escrever no MySQL 6. Ser capaz de ler e escrever no PostgreSQL Os benefícios de trabalhar com Python Quando se trata de trabalhar com a linguagem Python, você descobrirá que há muitos benefícios com esse tipo de linguagem de codificação. Ele é capaz de ajudá-lo a concluir quase qualquer tipo de processo de codificação que você desejar e ainda pode ter um pouco da facilidade de uso que você procura. Vamos dar uma olhada rápida em alguns dos benefícios que vêm com esse tipo de linguagem de codificação abaixo: • Iniciantes podem aprender rapidamente. Se você sempre quis trabalhar com uma linguagem de codificação, mas tem se preocupado com a quantidade de trabalho que será necessária ou se será muito difícil de lidar, o Python é a melhor opção. É simples de usar e foi projetado com o iniciante em mente. • Tem muito poder para desfrutar. Mesmo que o Python seja fácil o suficiente para um iniciante aprender a usar, isso não significa que você ficará limitado ao poder que pode obter com alguns de seus códigos. Você descobrirá que a linguagem Python tem o poder e muito mais que você precisa para realizar tantos projetos. • Ele pode trabalhar com outras linguagens de codificação. Quando começarmos a trabalhar em ciência de dados e aprendizado de máquina, você descobrirá que isso é realmente importante. Existem alguns projetos em que você precisará combinar Python com outra linguagem, e é mais fácil de fazer do que você imagina!
Aprendizado De Máquina Supervisionado Utilizando Svm Polinomial Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2024-09-15
Este livro visa introduzir e explorar o conceito de Classificação utilizando Máquinas de Vetores de Suporte com um kernel polinomial (SVM Poly), aplicado a um cenário prático usando Python. O foco está em ensinar como utilizar esse algoritmo de aprendizado supervisionado para resolver problemas de classificação. Em particular, abordamos um exemplo prático de classificação de flores utilizando o famoso conjunto de dados Iris, demonstrando como o algoritmo SVM com kernel polinomial pode ser usado para prever espécies de plantas com base em suas características morfológicas.