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Olá, Renan!
Parece que o erro é que está faltando fazer a indentação do código, ou seja, todo o código após a definição da função deve ficar um “tab” para frente
Jones
Olá, Márcio!
Chegou a ver na aula “Recursos para download” no início do curso? Que sempre postamos todos os materiais nessa aula inicial
Jones
Olá, Gustavo!
Os valores de “b” são descobertos por meio de vários cálculos matemáticos, que analisam os dados e retornar os melhores coeficientes. O artigo abaixo mostra os cálculos passo a passo, porém, é um pouco complicado de entender pois usa uma notação bem “matemática””
https://www.probabilitycourse.com/chapter8/8_5_2_first_method_for_finding_beta.php
Jones
Olá, Anderson!
Obrigado pela sugestão! Estamos adicionando aos poucos a data de atualização em todos os cursos 🙂
Mesmo o curso tendo sido gravado há mais tempo, sempre procuramos manter os códigos atualizados
Jones
Olá, Rogério!
Atualmente é possível emitir o certificado somente dos cursos “individuais”. Estamos alterando a plataforma para ser possível emitir um certificado para as trilhas, e deverá ficar pronto em mais ou menos 3 ou 4 meses
Jones
Olá, Robson!
Ou o algoritmo não está instalado (pode acessar Tools->Package Manager para instalar) ou então a base de dados não é adequada/compatível para os algoritmos desabilitados. No segundo caso o ideal é verificar o .arff pra ter certeza de que está no padrão correto. Como na imagem praticamente todos estão desabilitados, o mais provável que a base não esteja no padrão
Jones
O código em Python funciona em qualquer IDE, porém, podem haver diferenças de acordo com a biblioteca que está instalada no seu ambiente e precisaria fazer testes. O ideal é executar o código da aula no Google Colab para não perder tempo se preocupando com bibliotecas, já que nós procuramos manter o arquivo atualizado e com correções no caso de alterações em bibliotecas
Sugiro primeiro rodar no Colab e depois que estiver funcionando mudar para outro ambiente
Olá, Thiago!
No cálculo que é mostrado no curso é considerado o gradiente e é feito “junto” com a derivada para ficar de forma mais simplificada. Existem várias maneiras para fazer o cálculo e em geral elas dão resultados bem similares. Sugiro fazer os testes/comparativos com as duas abordagens
Jones
Olá, Edgar!
Temos essa playlist de um curso de ML com Delphi, no qual é mostrada a simulação de uma base de dados real para colocá-la no formato correto para aplicação dos algoritmos (é um material bem antigo, o primeiro curso que postamos)
Jones
Olá, Diogo!
Sobre esse estudo de caso específico, não conheço nenhuma outra base. Como o modelo é independente de linguagem, o que poderia fazer é traduzir todos os textos de inglês para português
Jones
Olá, Diogo!
Realmente esse curso é mais antigo e a principal utilidade acaba sendo a teoria e o entendimento de como os modelos de ML podem ser usados. Inclusive tem o aviso abaixo na página inicial do curso e também tem a aula com o título chamada “ATENÇÃO: Versão do TensorFlow utilizada”
Importante: Este curso foi gravado com a versão 1.0 do TensorFlow e para executar os códigos do curso você precisa ter essa versão instalada, ou seja, o código é incompatível com versões mais recentes! Inicialmente iríamos migrar o código para o TensorFlow 2.0, porém, existem funções que não existem mais e a migração se tornou inviável e não será feita! Alguns alunos relataram problemas em instalar o TensorFlow 1.0, porém, fizemos um tutorial passo a passo que mostra passo a passo como instalar esta versão para conseguir executar todos os códigos sem problemas.
Olá, Yuri!
Temos um curso no Youtube sobre ML com o Delphi, só que é um pouco antigo mas talvez possa ajudar: https://www.youtube.com/watch?v=PTdkSN075B0&list=PLZ3V9XyVA52_cTYnWtQuEjjPLNOasoRwj
Grupo de discussão nós fizemos este ano do Discord, mas fechamos porque não tinha interação 🙁
Jones
