[Jones Granatyr]

Olá Alex,

Desativamos o código antigo e está disponível somente o atualizado. Nos próximos meses todas as aulas práticas deste curso serão regravadas

Jones

[Jones Granatyr]

Valeu pela sugestão Alex, vamos considerar colocar no início do curso

[Jones Granatyr]

Olá Clauder,

Parece que tem um espaço a mais no nome do arquivo “conexoes .csv”

Jones

[Jones Granatyr]

Olá Fabíola,

Os neurônios da camada de entrada (17) são equivalentes à quantidade de dados, enquanto que da camada de saída está relacionado ao número de dados queremos gerar (de 17 para 10). Os outros foram definidos aleatoriamente neste estudo de caso, e em geral, para esse tipo de aplicação podemos definir esses valores mais altos e testar combinações mais altas/baixas e comparar os resultados. Apesar de que em alguns testes, é indicado que melhores resultados são obtidos quando a quantidade de neurônios das camadas ocultas são menores do que da entrada e saída (nesse caso poderia definir 17 -> 15 -> 9 -> 10, por exemplo

Veja mais detalhes nessas discussões abaixo

https://www.quora.com/Why-do-the-number-of-neurons-in-the-hidden-layer-of-an-autoencoder-need-to-be-less-than-the-input-output-layer

https://www.researchgate.net/post/How-to-choose-size-of-hidden-layer-and-number-of-layers-in-an-encoder-decoder-RNN

E também este artigo aqui da plataforma: https://iaexpert.academy/2020/05/04/quantas-camadas-escondidas-e-quantos-neuronios-incluir-numa-rede-neural-artificial/

Jones

[Jones Granatyr]

Que bom que deu certo! 🙂

[Jones Granatyr]

Na primeira imagem não aparece a guia Materiais porque não tem nada postado. Veja a segunda imagem, ao lado de “Tópicos” tem a guia “Materiais”. Clicando nela aparecerá o link para o Colab. Essa guia está disponível no início de cada aula prática, no caso do curso de Estatística deve estar na aula Amostragem aleatória simples

[Jones Granatyr]

Olá Murilo,

Não é possível, pois esse processo de treinamento é transparente e a própria rede neural que fará o aprendizado e a definição dos valores. Mesmo definindo valores iniciais diferentes para os pesos, a própria rede neural se adaptará

Jones

[Jones Granatyr]

Olá Carlos,

Mande um print da tela (não deve ser algo ao usuário)

Jones

[Jones Granatyr]

Olá Denis,

Está correto, os outros arquivos estão nas outras pastas e não estão separados (veja a pasta Bases de Dados)

Jones

[Jones Granatyr]

Olá Carlos,

Chequei aqui e o acesso para o arquivos do Google Colab estão corretos, clicando em Materiais no início de cada aula prática. Qual problema teve?

Jones

[Jones Granatyr]

Olá William,

Veja essa discussão abaixo

https://github.com/spyder-ide/spyder/issues/6203

O ideal é fazer o download dos arquivos para sua máquina

Jones

[Jones Granatyr]

Olá Clauder,

Faça a atualização da biblioteca plotly (é mostrado na aula) com o comando: pip install –upgrade plotly

Jones

[Jones Granatyr]

Olá Rafael,

Verifique a aula Recursos para download no início do curso

Jones

[Jones Granatyr]

Olá Alex,

Estão sempre no início de cada estudo de caso, clicando em Materiais na parte superior do vídeo

Jones

[Jones Granatyr]

Olá,

Pode ser feito das duas maneiras. Aqui para o curso usamos um .csv pois as bibliotecas de acesso aos dados podem sofrer variações ou sairem do ar, assim garantimos o acesso aos dados

Jones

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