A importância do bias nas redes neurais
Neste artigo, discriminamos por que o bias é utilizado em redes neurais, e se existem situações onde seu uso é opcional.
Neste artigo, discriminamos por que o bias é utilizado em redes neurais, e se existem situações onde seu uso é opcional.
Um modelo do tipo XGBoost foi treinado para identificar, a partir de seus perfis, se pacientes faltariam ou não ao exame marcado, e assim reconhecer os grupos de risco e as estratégias mais eficientes para melhorar esses indicadores.
O método permitiu desvendar a complexa natureza de uma sequência de DNA que é responsável por iniciar o processo de ativação de mais de um quarto dos genes humanos.
O algoritmo usa dados de eletroencefalografia para analisar o cérebro como uma rede interconectada, e a partir das características de conexão, é capaz de prever quando os eventos de convulsão vão ocorrer.
O sistema de processamento de linguagem natural faz a transcrição de texto clínico falado, e depois estabelece a relação entre o texto e uma biblioteca padronizada de termos clínicos, sendo capaz de produzir conclusões de valor médico.
O modelo foi treinado com vídeos com enquadramento incomum para fazer reconstruções válidas do posicionamento do corpo inteiro. Os cientistas também apresentaram um método que permite ao modelo avaliar seu próprio treinamento, eliminando a necessidade de fornecer um dataset rotulado.
A importância da Computação para a Ciência de Dados já é senso comum, e o mesmo deve ser reforçado para a Estatística. Neste artigo, apresentamos as relações importantes entre essas duas áreas de conhecimento, demonstrando que um bom cientista de dados também deve dominar conceitos estatísticos.
Através de um laser apontado para uma única superfície da casa (como uma parede ou o teto), o algoritmo é capaz de reconhecer as atividades domésticas pela vibração causada nessas estruturas, tendo assim condições de determinar, por exemplo, quais equipamentos estão em operação, se há uma tubulação de água vazando, ou se a porta da garagem foi aberta mas não foi fechada novamente.
O modelo desenvolvido primeiro analisa trechos de vídeo para reconhecer a atividade representada, e depois sintetiza o som correspondente, mantendo a sincronização entre vídeo e áudio.
Um algoritmo de aprendizagem por reforço foi usado para fazer a movimentação de moléculas individuais, se adaptando à natureza quântica e imprevisível da tarefa em tempo real.