No estudo, dados de eletrocardiogramas foram usados para treinar uma rede neural convolucional na tarefa de prever o sexo e a idade dos pacientes, informações nunca antes correlacionadas com esse tipo de exame. A diferença entre a idade predita pela rede (ou idade fisiológica) e a idade real dos pacientes se mostrou um indicador de problemas de saúde.
Em um artigo opinativo, o neurocientista Anthony Zador diz que os algoritmos de machine learning atuais só emulam a forma como o cérebro aprende usando um dos dois mecanismos que os animais possuem. A incorporação do segundo mecanismo é necessária para que as máquinas possam um dia pensar como nós.
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Nesse artigo apresento os conceitos das duas principais funções de custo para problemas de classificação: entropia cruzada (cross-entropy) e hinge.
O modelo, que pode ser usado em chatbots, foi desenvolvido usando técnicas recentes de processamento de linguagem natural, como uma arquitetura de rede proposta pelo próprio grupo em 2018, e a representação linguística BERT desenvolvida pelo Google.
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As funções das proteínas são dependentes de sua estrutura tridimensional, e essa estrutura é determinada pela sequência de aminoácidos que lhe forma. A tradução entre sequência e estrutura não é óbvia, mas um modelo de self-attention, normalmente usado para tradução entre idiomas, conseguiu também fazer essa tradução entre domínios biológicos.
Características e sugestões de uso para as funções de custo indicadas para problemas de regressão.
Usando uma estrutura de autoencoder, a rede compactou os dados iniciais numa tarefa análoga a de feature engineering; os dados compactados foram usados na tarefa de predição, alcançando um desempenho similar àquele onde o feature engineering foi feito manualmente.
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