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Olá Ls,
Não, o Orange é um ambiente mais experimental para estudos, então não oferece nenhum suporte para ambiente de produção.
Olá,
A rede neural foi construída com outra biblioteca (Keras), então você deve usar um método específico para salvá-la. Por sorte isso é bem simples, basta fazer
model.save('nome-do-arquivo.h5').Olá José,
A forma mais fácil, que não demandaria adaptações no código, seria essa que você sugeriu. Aí é só rodar o mesmo código com os seus dados.
Olá Edson,
Pode seguir a recomendação que a própria mensagem de erro retorna:
X.columns = X.columns.astype(str)
(no seu caso,
Xédataset)Olá Miguel,
Como o suporte ao Python 2 foi descontinuado, eu te recomendo tentar instalar uma versão mais antiga do Python 3 (a versão 3.6 por exemplo), e depois tentar instalar o TFDV usando como referência a última versão do notebook da aula.
Se depois você quiser fazer o processo inverso (com a função
inverse_transform), precisa manter uma instância deLabelEncoderpara cada variável. Se isso não for importante, pode usar somente um, pois toda vez que chama o métodofit/fit_transform, o encoder é resetado.Olá Miguel,
Na semana passada, o Google atualizou o Colab para utilizar a versão 3.10 do Python. Com isso, vários códigos precisam de atualização. Infelizmente nós não temos como prometer um prazo, mas por enquanto, você poderia rodar o código com execução local, com uma versão compatível do Python.
Olá Reginaldo,
re.sub(r'\.{3,}', '', texto_original)deve funcionar. Vai remover todas as vezes em que aparecer um ponto, 3 vezes seguidas ou mais.
Pode encontrar mais informações aqui, na sessão que trata da expressão
{m, n}.Olá Flavio,
Como as bibliotecas são atualizadas constantemente, é difícil a gente adaptar os códigos para refletir essas mudanças. Por isso, nossa orientação é de utilizar as mesmas versões apresentadas nos cursos.
Olá Tiago,
O professor explica isso nas aulas das Partes 3 e 4. Neste problema, as ações não são os passos unitários do robô, mas sim seu destino final. Ou seja, se ele escolher a ação 4, isso implica ir da onde ele estiver até o estado 4. A questão dos passos unitários é tratada na tabela de recompensas, que impede que o robô escolha estados inacessíveis.
