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.
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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.
Padrões e fenômenos da natureza, em especial os dos seres vivos, têm fornecido uma série de inspirações para resolver problemas computacionais. No artigo, são apresentados três fenômenos biológicos e que soluções computacionais podem ser resolvidas com eles
Neste artigo, apresento as características da linguagem Python que a tornam ideal para aplicações de machine learning, e que fundamentam seu sucesso nesta área.
Algoritmos de machine learning e inteligência artificial possuem uma vasta gama de aplicações nas áreas biológicas. Neste artigo, veja alguns dos principais algoritmos de IA e suas principais aplicações no campo da biologia.
O uso de algoritmos genéticos na busca das melhores soluções para o treinamento de redes neurais pode resultar tanto em melhoria de desempenho quanto em redução do tempo necessário para a rede convergir à solução ideal.
Neste artigo apresentamos as formas com que dados podem ser representados em linguagem computacional, e como isso afeta o desempenho de algoritmos de machine learning que dependem deles.
Apresentamos as características e os principais tipos de algoritmos de otimização, que são usados para encontrar soluções ótimas para problemas de forma iterativa, sem a necessidade de descrever o problema matematicamente.
Veja neste artigo um rápido comparativo entre as técnicas de rastreamento de objetos e detecção de objetos
Neste artigo, apresentamos as características dos neurônios e das estruturas presentes nos principais tipos de redes neurais, apontando suas aplicações mais comuns ou potenciais.