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Marcado: Introdução a redes neurais
- Este tópico contém 1 resposta, 2 vozes e foi atualizado pela última vez 2 anos, 6 meses atrás por
Jones Granatyr.
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- 21 de novembro de 2020 às 12:59 #22240
rafael
ParticipanteAcabei de assistir a aula “Introdução a redes neurais” e fiquei com uma dúvida.
Foram citados dois tipos de problemas: Pré-determinados e complexos.
Para os pré-determinados há tipos específicos de algoritmos, já para os complexos usar redes neurais. Até ai entendi, mas qual seria o critério para eu separar entre estes dois tipos de problemas? Quando é um e quando é outro?
Digo isso pois na aula foi citado que reconhecimento de imagem é um problema complexo, mas trabalhei em um projeto de identificação de objetos usando HOG e SVM (https://www.pyimagesearch.com/2014/11/10/histogram-oriented-gradients-object-detection/) ou seja, não usei rede neural para atacar um problema encarado como complexo.
Enfim, ainda estou aprendendo, e me ajudaria ter um critério mais claro para diferenciar estas duas classes de problemas e portanto saber quais técnicas usar.
Parabéns pelo conteúdo!!
Agradeço a ajuda.
Obrigado.21 de novembro de 2020 às 16:55 #22243Jones Granatyr
MestreOlá Rafael,
Que bom que está gostando do conteúdo 🙂
É um pouco abstrato para responder, mas um problema considerado mais complexo podem ser aquelas aplicações que vemos notícias, como por exemplo: carros autônomos ou descoberta de novos medicamentos (que é difícil usar outros tipos de algoritmos)
No caso do reconhecimento facial, podemos usar algoritmos mais básicos e os resultados talvez não sejam tão bons se usar técnicas mais avançadas (claro que depende muito do tipo de aplicação). Acredito que se você seguir a trilha de redes neurais aqui do site ficará mais fácil para entender essa diferença, que nos outros cursos trabalhamos com outros tipos de problemas
Jones
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