Implementando Uma Ia Com Fnn Programado Em Python
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Implementando Uma Ia Com Fnn Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-03-15
Implementando Uma Ia Com Fnn Programado Em Python written by Vitor Amadeu Souza and has been published by Clube de Autores this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-03-15 with Computers categories.
As Redes Neurais Feedforward (FNNs) são um tipo de rede neural artificial em que as informações fluem em uma direção única, da camada de entrada para as camadas ocultas e, finalmente, para a camada de saída, sem conexões cíclicas ou retroalimentação. Esse tipo de rede é amplamente utilizado para tarefas de classificação e regressão, onde a entrada é mapeada para uma saída, sem a necessidade de considerar dependências temporais ou sequenciais, como nas RNNs. No exemplo apresentado, utilizamos o modelo MLPClassifier da biblioteca scikit-learn, que é uma implementação de FNN para realizar a classificação multiclasse no conjunto de dados Iris. O modelo é composto por camadas densas (fully connected), com o número de neurônios e camadas definidas pelo usuário. Após treinar o modelo com os dados de entrada, ele é utilizado para prever as classes dos dados de teste. Essa abordagem é eficiente para problemas de aprendizado supervisionado, como classificação de padrões em imagens, reconhecimento de voz, e outras aplicações em que a relação entre entrada e saída é direta. Esse tipo de rede é simples e eficaz para muitos problemas de aprendizado supervisionado, e sua estrutura torna o treinamento relativamente rápido, especialmente em conjuntos de dados de tamanho moderado, como o Iris.
Implementando Uma Ia Com Cnn Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-03-12
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A proposta deste código é demonstrar a aplicação de uma Rede Neural Convolucional (CNN) para a previsão de dígitos manuscritos a partir de imagens obtidas da internet. Utilizando o modelo treinado com o dataset MNIST, o código recebe uma imagem como entrada, realiza o pré-processamento necessário (como redimensionamento e conversão para escala de cinza), e utiliza a CNN para prever o número presente na imagem. A previsão é realizada combinando o modelo de aprendizado profundo com o pré-processamento adequado, com o objetivo de estimar a classe mais provável de um número manuscrito, sendo essa abordagem útil em sistemas de reconhecimento de caracteres em imagens digitais.
Implementando Uma Ia Com Dnn Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-03-15
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A proposta deste código é demonstrar a aplicação de uma Rede Neural Densa (DNN) para a classificação multiclasse do conjunto de dados Iris. O modelo utiliza a biblioteca TensorFlow/Keras e é composto por três camadas ocultas totalmente conectadas (Dense layers) com a função de ativação ReLU, além de uma camada de saída com ativação softmax para classificação em três classes. Após o treinamento, o modelo é avaliado com base na acurácia no conjunto de teste e realiza previsões para algumas amostras, ilustrando o uso de redes neurais profundas para problemas de classificação.
Implementando Uma Ia Com Rnn Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-03-14
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As Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são um tipo de modelo de aprendizado profundo especialmente projetado para processar dados sequenciais, como séries temporais, texto e sinais de áudio. Diferentemente das redes neurais tradicionais, que tratam cada entrada de forma independente, as RNNs possuem conexões recorrentes que permitem que informações passadas influenciem as previsões futuras, tornando-as ideais para capturar padrões temporais e dependências de longo prazo nos dados. No exemplo apresentado, utilizamos uma RNN para prever o próximo valor de uma sequência baseada na função seno. O modelo recebe uma sequência de valores como entrada e aprende a estimar o próximo valor esperado, demonstrando a capacidade das RNNs de modelar padrões temporais contínuos. Para isso, o código emprega a biblioteca TensorFlow/Keras, utilizando uma camada SimpleRNN para processar a sequência temporal e uma camada densa na saída para realizar a predição. Esse tipo de abordagem é fundamental para aplicações em previsão de séries temporais, como análise financeira, meteorologia e reconhecimento de padrões em sinais biológicos.