# Processamento de Linguagem Natural (PLN) ## Sumário - [🔥 PLN de aprendizado de máquina de 2023 | Aprenda PLN do zero em 8 horas | Simplilearn](#aprendizagem-de-maquina-de-2023) - [🔥 Curso de aprendizagem profunda PLN de 2023 | Tutorial de aprendizagem profunda PLN de 2023 | Simplilearn](#curso-de-aprendizado-profundo-de-pln-2023) - [Salário PLN engenheiro 2023 |Quantos engenheiros PLN ganham? | Careias de inteligência artificial de 2023 | Simplilearn](#salario-engenheiro-pln-2023) - [Mapa do engenheiro PLN para 2023 |Como tornar-se engenheiro PLN? | Mapa para o engenheiro PLN | Simplilearn](#mapa-do-engenheiro-pln-para-2023) - [🔥 Grátis Curso de PLN e Mineração de Texto | Curso Grátis de PLN | Simplilearn](#curso-gratis-de-mineração-de-texto) - [PLN em 10 minutos |Tutorial PLN para iniciantes | Formação PLN | Simplilearn](#tutorial-de-pln-para-iniciantes) - [PLN & Mineração de Texto Tutorial | Tutorial do aprendizado automático | Simplilearn](#tutorial-de-mineração-de-texto) - [Tutorial de PLN | Formação em Ciência de Dados | Simplilearn](#tutorial-de-pln) ## Aprendizagem de máquina de 2023 | Aprenda PLN do zero em 8 horas | Simplilearn URL: [https://www.youtube.com/watch?v=FeDQMhfJnL4](https://www.youtube.com/watch?v=FeDQMhfJnL4) Idioma: en Olá todos, bem-vindos a este fantástico curso de Processamento de Linguagem Natural e Aprendizado de Máquina pela Simplilearn. Mas antes de começarmos, se você gosta de assistir a estes vídeos e os acha interessantes, inscreva-se em nossa Canal e clique no ícone Sonhos para nunca perder nenhuma atualização de nosso lado. Assim, vamos começar! Estaremos lhe acompanhando uma apresentação detalhada do aprendizado de máquina, e em seguida, iremos apresentá-lo o Processamento de Linguagem Natural. Em seguida, veremos o mapa de carreira de engenheiro PLN e o salário de engenheiros PLN. Farámos uma breve introdução aos conceitos exatos como AI versus ML versus DL, em seguida, veremos mineração de texto com o uso de PLN, o que é IA Gerativa, sistemas de modelos de linguagem forte em Inteligência Artificial, etc. Depois de abordarmos todos os tópicos, veremos algoritmos e projetos como Análise de Sentimento e Classificadores de Spam. Para auxiliá-lo a passar pelas entrevistas mais difíceis, também abordaremos as perguntas mais frequentes para entrevistas da área de Aprendizado de Máquina. Antes de começarmos, se você quer se tornar um especialista em Inteligência Artificial e ganhar salários adequados, confira a ampla gama de cursos de Aprendizado de Máquina por Simplilearn em colaboração com as principais universidades em todo o mundo. Ao se inscrever em qualquer um desses programas de certificação, ganhará experiências práticas nas habilidades como AIs Gerativas, Engenharia de Prompts, Chat GPT, Inteligência Artificial Explicável, algoritmos de Aprendizado de Máquina, Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado, Treino e Otimização de Modelos e muitas outras habilidades. Com experiência prática nas ferramentas como TensorFlow, PyTorch e Python, certamente será notado por recrutadores de topo. Então, o que espera? Inscreva-se agora com o link fornecido no bloco de descrição! Sobretudo para nossos especialistas em treinamento! Aqui temos o nosso robô, que um pouco lembra o Monstrinho de Frankenstein hoje. Vou contar-lhe em que o aprendizado de máquinano. O aprendizado de máquina faz uso de desenvolvimentos de programas de computador que podem acessar dados e usá-los para aprender e melhorar a partir da experiência. Há um exemplo único: veja um construtor de robô construindo uma casa em dois dias. Isso foi no dia 29 de julho de 2016. É impressionante e continuará a crescer em sua evolução. Está inteligente o suficiente para marcar espaços na construção para instalação elétrica e telas e mesmo cortar pedras cobertas para tamanho. A Amazon Echo depende do Aprendizado de Máquina e, com mais dados, se torna mais preciso. Escuta sua música favorita, peça uma pizza da Domino's, controla seu lar, solicita passeios de carro de Uber – até agora, você equiparou a diferença entre a Inteligência Artificial (AI), o Aprendizado de Máquina (ML) e o Aprendizado Profundo (DL)? A Inteligência Artificial (AI) é uma técnica que permite aos robôs simular o comportamento humano. Isto é importante porque nós podemos usar isso para identificar como bem nosso resultado, computação ou como a ferramenta está funcionando – dos fatos de que estamos simulando o comportamento humano e estamos usando isso para substituir o trabalho humano e torná-lo mais eficiente e arranjado. O centro da Inteligência Artificial é a big picture de tudo de conferto – IBM Deep Blue, personagens eletrônicos de jogo de xadrez, aqueles são alguns exemplos da Inteligência Artificial. O Aprendizado de máquina, por outro lado, faz uso de técnicas estatísticas para permitir que os robôs aprendam a partir de seus próprios dados. Isso significa que se você tiver seu índice da entrada do último esforço e ter seu resultado, usa-se para auxiliar o próximo palpitém para o resultado certo. IBM Watson, algoritmo de pesquisa da Google, filtros de spam de e-mail – estas são todas parte do Aprendizado de Máquina. O Aprendizado Profundo (DL) é um subconjunto do Aprendizado de Máquina, incorporando algoritmos que permitem a um modelo se treinar sozinho e executar tarefas, como AlphaGo, reconhecimento de fala natural. É associado a ferramentas como Redes Neurais, onde ele é uma caixa preta pois ele aprende mudando tudo o que é difícil para um ser humano rastrear, e Leitores de Ongletes, etc. Agora vamos ver como funciona o Aprendizado de Máquina. Primeiro, começamos com o treinamento dos dados. Quando concluirmos o treinamento dos dados, avanzamos para o algoritmo de Aprendizado de Máquina, que em seguida coloca os dados em processamento. A partir de então, vai para outro algoritmo de Aprendizado de Máquina e, em seguida, pegamos novos dados para verificar se o resultado funciona corretamente. Colocamos os dados no mesmo algoritmo, verificamos a predição, verificamos os resultados e a partir da predição, podemos obter um resultado negativo se nos fornecemos algum conjunto de dados de treinamento e se descobremos que não fez um bom trabalho prever. Então, como você pode ver, nós voltamos para o início e retrainemos o algoritmo e muitas vezes não é apenas sobre se obter uma resposta errada, mas também sobre prolongar o trabalho e obter uma resposta melhor. Agora, vamos olhar para os tipos de Aprendizado de Máquina. O Aprendizado de Máquina é principalmente de três tipos: Aprendizado de Máquina Supervisionado, Aprendizado de Máquina Não Supervisionado e Aprendizado de Máquina de Recompensa. O Aprendizado de Máquina Supervisionado exige dados de treinamento etiquetados. Por exemplo, fornecemos um dataset que contém imagens de uma espécie de fruta, digamos, uma maçã, e outro dataset que nos permita conhecer que essas imagens são de laranjas. Isso encerra o treinamento do conjunto de dados, em seguida, fornecemos um novo conjunto de dados que contém imagens de frutas. O sistema pode te ajudar a dizer qual fruta é, e lembra isso para se aplicar no futuro também. Assim, estamos usando o modelo para fazer uma certa determinação sozinho do seu próprio lado. Este tipo de modelo é geralmente usado para filtrar spam de e-mail em sua caixa de entrada, além de sim, Brincalo com você, é assim? Agora, vamos seguir com o Aprendizado de Máquina Não Supervisionado. Agora, suponha que o nosso conjunto de dados em que trabalhamos é clutrável. Por exemplo, llevamos um conjunto de imagens de máquinas e dados de computador. Fornecemos esse conjunto de dados ao sistema e o sistema analisa o dado para encontrar padrões. No final da semanal, o sistema os agrupou com base em suas semelhanças. Assim, forneci o conjunto de dados para o sistema e deixe o sistema fazer o trabalho sozinho. Assim é o que há de fácil, não é? Este tipo de modelo é usado por empresas como a Amazon, Netflix, Google, para recomendar produtos, filmes e resultados de busca para seus usuários. Este tipo de aprendizado de máquina é amplamente utilizado para descobrir padrões ocultos em grandes conjuntos de dados, e está Laticados em vários filmes de Ficção Científica recentemente. Agora, vamos falar sobre o Aprendizado de Máquina de Referência (RL). Neste tipo de aprendizado de máquina, o sistema aprende de forma auto-aprendida. Fornecemos ao sistema um conjunto de dados em que pedimos que identifique uma determinada fruta, como uma partido, e, em resposta, ele nos diz que é uma laranja, porém é uma resposta completamente errada. Então, para feedback, dizemos “não, não é uma laranja, é uma partida”. O que ele faz é aprender dela e leva isso em conta quando a próxima vez que nosos solicitar um problema semelhante. Assim funciona o Aprendizado de Máquina de Referência. Elimina pelos seus erros, experiência e feed adaptativa. Este tipo de aprendizado de máquina é usado em jogos como Pong, Q*bert, Pac-Man e, mesmo, Pessoas complexos como AlphaGo, onde o AI não apenas elimina seus próprios erros, mas também compreendemos os erros dos outros jogadores e melhora sua performance. --- ## deep-learning-nlp-course-2023 [🔥 Aprendizado Profundo PLN de 2023 | Tutorial de Aprendizado Profundo PLN de 2023 | Simplilearn](https://www.youtube.com/watch?v=0Ooa3sXxc8U) --- ## nlp-engineer-salary-2023 [Salário de Engenheiro PLN em 2023 | Quantos engenheiros PLN ganham? | Recursos de carreira de Inteligência Artificial em 2023 | Simplilearn](https://www.youtube.com/watch?v=f29GlpFKvzA) --- ## nlp-engineer-roadmap-for-2023 [Mapa do engenheiro PLN para 2023 |Como se tornar engenheiro PLN? | Mapa para o engenheiro PLN | Simplilearn](https://www.youtube.com/watch?v=pZTziHZpJ9c) --- ## free-nlp-and-text-mining-course [currso gratuito de mineração de texto | curso NLP gratuito | Simplilearn](https://www.youtube.com/watch?v=ISDteDhKBUg) --- ## nlp-tutorial-for-beginners [PLN em 10 minutos | Tutorial básico de Processamento de Linguagem Natural | Formação em Linguagem Natural | Simplilearn](https://www.youtube.com/watch?v=6I-Alfkr5K4) --- ## nlp-and-text-mining-tutorial [Processamento de Linguagem Natural & Mineração de Texto Tutorial | Tutorial de Aprendizado Automático | Simplilearn](https://www.youtube.com/watch?v=7WfoYl-EPtI) --- ## nlp-tutorial [Processamento de Linguagem Natural (PLN) Tutorial | Formação em Ciência de Dados | Simplilearn](https://www.youtube.com/watch?v=6WpnxmmkYys) --- ## transcrições ### 🔥 Aprendizagem de máquina de 2023 | Aprenda PLN do zero em 8 horas | Simplilearn URL: [https://www.youtube.com/watch?v=FeDQMhfJnL4](https://www.youtube.com/watch?v=FeDQMhfJnL4) Assistente intellectivo alimentado pela Mistral AI. Este script é gerado através de uma ou mais prompts fornecidos para mim. Olá, bem-vindos ao fantástico curso de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Aprendizado de Máquina pela Simplilearn. Antes de começarmos, se você gosta de assistir a esses vídeos e os acha interessantes, assina-se em nossa Canal e clique no ícone Sino para nunca perder nenhuma atualização de nossa parte. Assim, vamos começar! Estaremos lhe apresentando uma breve introdução ao Aprendizado de Máquina e então iremos passar sobre o PLN. Em seguida, veremos o mapa de carreira de engenheiro PLN e o salário de engenheiros PLN. Farámos uma curta introdução aos conceitos precisos, como a Inteligência Artificial (IA) versus a Aprendizagem de Máquina (ML) versus o Aprendizado Profundo (DL), em seguida, veremos a mineração de texto com o uso do PLN, o que é IA Gerativa, Modelos de Linguagem Forte na Inteligência Artificial, etc. Depois de abordarmos todos os tópicos, veremos algoritmos e projetos como Análise de Sentimento e Classificadores de Spam # Entendendo o Sentimento Humano: Uma Visão Geral do Processamento de Linguagem Natural (NLP) ## Introdução Este documento fornece uma visão geral do sentimento humano, com o foco na importância do Processamento de Linguagem Natural (NLP) para tornar dados úteis para computadores. ### Máquinas e Linguagem - As máquinas comunicam usando binário, não palavras ou línguas humanas como o inglês, o francês ou o espanhol. - Aqui é onde o NLP entra em jogo. ### O Que é NLP? - **NLP é o acrônimo para Processamento de Linguagem Natural**. - O NLP é uma rama da Inteligência Artificial que se preocupa com as interações entre humanos e computadores usando a linguagem natural. - O objetivo final do NLP é **ler**, **decifrar**, **entender** e **dar sentido** às línguas humanas de uma maneira útil, e construir sistemas que possam entender o texto e executar tarefas como tradução, verificação de ortografia ou classificação de tópicos. ### NLP e Automação - O NLP está sendo cada vez mais utilizado por empresas para obter insights de dados e automatizar tarefas rotineiras. - Por exemplo, um analisador de sentimento pode ajudar as marcas a detectar emoções em texto, como comentários negativos em redes sociais. ### Visão Geral de Pipelines de NLP - Um pipeline é um conjunto de elementos de processamento de dados conectados em série, onde a saída de um elemento serve como entrada para o próximo. - Nosso pipeline, passaremos nosso dado, o parsaremos, realizarámos a segmentação, tokenização, stemming, lemmatização, tagging de partes de fala e reconhecimento de entidades nomeadas. #### Segmentação - A segmentação é o primeiro processo em um pipeline. - Ela divide o texto dado em unidades de informação lógicamente decifráveis. #### Tokenização - A tokenização é o processo de dividir uma frase em suas constituintes palavras. - Isso é feito para que possamos entender a informação sintática e semântica contida em cada frase, assim garantindo que nenhuma informação seja perdida. #### Stemming - O stemming é um processo de obter as raízes de uma palavra. - As raízes de uma palavra são também conhecidas como a forma básica de uma palavra, e podemos criar novas palavras adicionando prefixos e sufixos a elas. #### Lemmatização - A lemmatização é o processo de determinar a forma raiz ou raiz de cada palavra na frase. - A forma raiz sempre é uma palavra presente no dicionário, mas a forma raiz pode não ser. #### Tagging de Partes de Fala - O tagging de partes de fala é um processo de converter uma frase para diferentes formas. - Ele ajuda a entender o significado de uma frase ou a extrair relações e a construir um Grafos de Conhecimento. #### Reconhecimento de Entidades Nomeadas - O Reconhecimento de Entidades Nomeadas é uma tarefa que localiza e classifica as entidades nomeadas mencionadas em texto não estruturado em categorias pré-definidas. - A extração das entidades principais em um texto nos ajuda a ordenar dados não estruturados e detectar informações importantes, o que é crucial ao lidar com conjuntos de dados grandes. ## Aplicações do NLP - Uma aplicação do NLP é nos chatbots, que podem manter conversas e forne # Engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (NLP) - Caminho para a Alta performance A expertise de engenheiro de NLP requer uma fusão de obtenção de graus académicos, experiência prática e a maestria de habilidades e conhecimentos essenciais em Domínio. Vamos fell dar uma olhada a trajetória carreira para os que pretenden se tornarem engenheiros de NLP. ## Fundamentos Educação 1. Pursue a educação superior em campos relevantes, como Ciências da Computação, Linguística ou Inteligência Artificial. Os engenheiros de NLP experimentados possuem frequentemente diplomas avançados – bacharel ou doutorado – em estas áreas. ## Oportunidades de estágio ou início de carreira 2. Considere se inserir no mundo prático através de estágios ou oportunidades de entrada na indústria. Estas oportunidades não apenas lhe oferecerão conhecimentos práticos na área, mas também auxiliariam na construção de um Portfólio robusto. ## Aquisição de habilidades e conhecimentos 3. Desenvolva uma abordagem completa das competências essenciais exigidas dos engenheiros de NLP: - Processos de programação - Técnicas de Aprendizagem Automática e Processamento de Linguagem - Ciência dos dados ## Desenvolvimento do Portfólio 4. Curte o seu Portfólio com um conjunto de projetos que observam as suas capacidades e habilidades. Projetos como um analizador de sentimento ou um modelo de linguagem podem preservar a aptidão para solucionar os desafios NLP reais e validar o seu conjunto de habilidades potencialmente para empregadores. ## Rede e Networking 5. Acenda-se em encontros de conferencias e workshop com devotos da NLP. ## Especialização 6. Pondera a possibilidade de especialização em determinadas áreas da NLP, como tradução automática, reconhecimento de fala, ou agentes conversacionais. A especialização pode diferenciá-lo do mercado de cabeça, enquanto capis em expertise em uma necessidade particular. ## Resumo Em resumo, o caminho para se tornar um A engenheiro de NLP envolve uma fusão de obtenção de graus académicos, experiência prática, e maestria de habilidades e conhecimentos em várias áreas. Ao longo deste processo, certifique-se de continuamente melhorar as suas habilidades, expandir a rede e considerar especializações que alinhem com os seus interesses e as normas do mercado. ## Salário do engenheiro de NLP Ministrar habilidades que o tornem relevante no mercado de trabalho é crítico, especialmente em campo de dados e IA, como o NLP. Vamos começar a compreender o que é o NLP: **Engenharia do Processamento de Linguagem Natural (NLP)** é uma rama da Inteligência Artificial (IA) que se ocupa de compreender e manipular o Língua Humana para apoiar os processos de toma de decisões. O NLP é uma área que tem conquistado grande destaque nos últimos anos, devido a avanços em algoritmos de Aprendizagem Automática e à disponibilidade de conjuntos de dados vantajosos como discussões por redes sociais, comentários de clientes e registros médicos. Algumas aplicações do NLP incluem tradução do Língua, análise de sentimento, resumo de texto, e geração de texto. Para se tornar um especialista em NLP e se tornar um engenheiro NLP, considere matricular-se em um programa de IA e Aprendizagem Automática premiado que ofereça habilidades completo em Aprendizagem Automática, Aprendizagem Profunda, Aprendizagem por Rewarding, Engenharia AI de Problema de Geração, Engenharia de Prompt, entre outras. ### Processamento de Linguagem 1. Pré-processamento -Preparar os dados linguísticos para análise 2. Extracção de Características -Identificar características (palavras chave, raízes, tags de partes de fala) dos dados preparados para a tarefa em mãos 3. Treino do Modelo -Treino um modelo de aprendizagem automática com as características extraídas para prever a variável alvo 4. Avaliação do Modelo -Avaliar o modelo para garantir que ele funciona bem com dados novos ### Funções da NLP e Responsabilidades 1. Engenheiro de NLP -Desenvolvimento e implementação de soluções de NPL, incluindo construção de modelos de aprendizagem automática, design de pipelines de dados e desenvolvimento de APIs 2. Especialista em Texto Analítico -Análise de grandes conjuntos de dados linguísticos para extrair informação útil 3. Engenheiro de Modelo de Linguagem -Desenvolvimento e melhoramento de modelos de processamento de linguagem, como modelos de linguagem e tradução automática de modelos 4. Investigação NLP -Investigação de novas métodos e técnicas de NLP 5. Salário dos Engenheiros de NLP -Enquanto engenheiro de NLP estagnaível na Índia: de 2, 5 milhões a 5 milhões de rupias por ano; na América do Norte: $60, 000 a $90, 000 por ano -Enquanto engenheiro de NLP intermediário na Índia: de 5 milhões a 8 milhões de rupias por ano; na América do Norte: $90, 000 a $120, 000 por ano -Enquanto engenheiro de NLP de nível sênior na Índia: até 8 milhões de rupias para 15 milhões de rupias por ano; na América do Norte: $120, 000 a $165, 000 por ano # Aprendizagem Profunda e Aprendizagem de Máquina A aprendizagem profunda é uma técnica de processamento poderosa que cai sob a árvore de um aprendizado de máquina, uma aproximação para criar inteligência artificial. ## Aprendizagem Profunda A aprendizagem profunda é um subconjunto do aprendizado de máquina, que é um subconjunto da Inteligência Artificial. Seu foco principal é principamente no uso de redes neurais artificiais para processar grandes quantidades de dados. ### Treino de uma Rede Neural Para treinar uma rede neural com aprendizagem profunda, takenmos um conjunto grande de dados não marcado e o colocamos por um modelo de treinamento usando redes neurais artificiais. Quando criamos uma rede neural, as setas são orientadas para trás, o que é um ponto importante, pois esse processo é chamado de "backpropagation. " Durante o backpropagation, fornecemos um bicicleta, por exemplo. A rede neural a identifica de maneira incorreta, por exemplo, chamando-a de caminhão. Então notifica-nos para corrigir o rótulo, ajustando os pesos a caminhar na direção oposta no processo. Esse método ajuda a rede neural a aprender e gradualmente melhorar suas previsões. Quando a rede neural é treinada, testamos seu desempenho utilizando dados novos e não vistos. Mantermos alguns dados para fins de teste, garantindo a precisão do modelo. ### Determinação de Objetos em Dados Com a aprendizagem profunda, podemos determinar qual objeto se encontra nos dados ao converter a imagem em uma conjunto de vários nós diferentes. Esses nós passam por várias camadas até avisar uma classificação, como "bicicleta. " Esse processo é frequentemente referido como "caixa preta mágica" devido aos cálculos matemáticos intrincados e o fato de que você não pode facilmente prever o resultado baseado nos inputs individuais. ### Aprendizagem de Máquina O aprendizado de máquina, por outro lado, é uma capacidade de processamento poderosa que permite os sistemas a fazerem previsões ou tomarem decisões com base nos dados anteriores. Ele é rápido, preciso e consistente, capaz de analisar quantidades muito grandes de dados, incluindo petabytes e terabytes. Isso torna-o um acessível e eficiente alternative para contratar uma vaga de dúzias, possivelmente centenas, de pessoas para o mesmo trabalho. ### Comparação entre a IA, o Aprendizado de Máquina e a Aprendizagem Profunda A IA (Inteligência Artificial) engloba muitos desenvolvimentos existentes e potenciais em sistemas de computadores destinados a realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão e tradução de idiomas. O Aprendizado de Máquina é um subconjunto da IA que permite que as máquinas aprendam com dados e melhorem sua performance em tarefas específicas ao longo do tempo. Ele depende de algoritmos para diferenciá-los entre os dados e pode ser usado para coisas como detecção de spam, melhoria dos resultados dos motor de busca e tradução de sinais de saída. A Aprendizagem Profunda é uma ferramenta específica dentro do Aprendizado de Máquina que principalmente utiliza redes neurais artificiais para processar grandes quantidades de dados. É amplamente aplicado em áreas como a geração de de notícias, carros autônomos e sistemas de assistentes virtuais. Em suma, ambos o Aprendizado de Máquina e a Aprendizagem Profunda são componentes críticos da Inteligência Artificial, cada contribuindo para criar uma experiência mais humana com os computadores e sistemas de IA. # Saída de Rede Neural: Entendendo Inteligência Artificial e Aprendizagem de Máquina Esta seção explicará as principais conceitos da saída para a rede neural estudada, focando nos três tipos principais de aprendizagem de máquina. ## Memória Restringida em Redes Neurais Quando se trata de memória restrita em redes neurais, isso se refere à sua capacidade de aprender dos dados anteriores e ajustar seus comportamentos com base nestas aulas. ## Teoria da Mente: Experiência do Usuário e Auto-Conhecimento A teoria da mente é essencial para entendermos a inteligência artificial e sua interação com os seres humanos. Pode ser comparada à experiência do usuário (UX) no desenvolvimento de websites. A teoria da mente explora como todo o UI está ligado e como o sistema é capaz de entender as emoções humanas, toma decisões e prediz ações apropriadas com base nesta compreensão. ### Auto-Conhecimento e Personalização Com a progressão continua da inteligência artificial, estamos vendo sistemas que tentam entender o que as pessoas engatam, como eles podem aumentar nossa felicidade e como eles podem prevenir que quebrem se algo do interior quebrar. Ao auto-conhecimento ajudam a prever qual ação faria sentido com base nos comportamentos e preferências individuais. ### Três Tipos Principais de Aprendizagem de Máquina #### Aprendizagem Supervisionada Aprendizagem Supervisionada é um tipo de aprendizagem de máquina onde os sistemas são capazes de prever resultados futuros baseados em dados anteriores. Requer um entrada e uma saída para ser fornecida ao modelo para que seja treinada. No caso de aprendizagem supervisionada, examinamos tudo o que podemos ter 100 imagens de uma bicicleta, para que o sistema aprenda dessas imagens e depois seja dada outra imagem e seja capaz de prever se é uma bicicleta baseado no que aprendeu. #### Aprendizagem Não Supervisionada Aprendizagem Não Supervisionada é um tipo de aprendizagem de máquina onde os sistemas são capazes de identificar padrões ocultos dos dados de entrada fornecidos. Sem ser dito o que é uma bola de praia, por exemplo, um sistema poderá examinar uma imagem e começar a separar os diferentes peças da imagem com base o que não coincide e o que coincide, ajudando a tear o dado organizado e legível. #### Aprendizagem Reforçada Aprendizagem Reforçada é um tipo de aprendizagem de máquina onde os sistemas são fornecidos um feedback baseado em suas ações. Nesta aprendizagem reforçada, o sistema é dado um sim ou não baseado se deu o resposta correta. Isso ajudou a aumentar a eficiência de ferramentas, funções ou programas. Comparando Máquina de Aprendizagem e Deep Learning --------------------------------------------------- O Deep Learning é uma subcategoria de aprendizagem de máquina consistindo em redes neurais artificiais. Frequentemente exige grandes quantidades de dados para ser treinado, mas permitir para máquinas tomarem decisões sozinhas baseado nos dados anteriores. Ainda que exija muito mais poder de processamento para construir e treinar redes neurais em comparação com ferramentas de aprendizagem de máquina conventionais, ela pode ser executada em seu computador pessoal para tarefas simples. ### O Futuro da Inteligência Artificial e Aprendizagem de Máquina O futuro da inteligência artificial e aprendizagem de máquina verá seu uso crescendo na detecção de crimes antes de ocorrem, auxílio humanóide AI, melhora da eficiência na saúde, marketing melhor e personalização. A subcategoria Deep Learning começará a responder a mais e mais elite de assistência individuais. ## Mineração de Texto A mineração de texto é a técnica de explorar grandes quantidades de dados textuais desestruturados e analisar para extrair padrões do texto. Utiliza técnicas computacionais para extrair e resumir informações de fontes textuais de qualidade alta. ### O Fluxo da Mineração de Texto - Extracção de informação ou processamento do texto: Examina o texto desestruturado procurando SEs importantes e encontra relacionamentos entre eles. - Categorização ou transformação do texto: Marca o documento do texto sob uma ou mais categorias baseado em exemplos de entrada-Saída. - Agrupamento ou seleção de atributos: Agrupa documentos do texto que tem conteúdo semelhante. - Técnica de visualização: Simplifica o processo de encontrar informações relevantes utilizando marcas de texto para representar um grupo de documentos ou um único documento e informações compostas indicadas usando cores. - Redução ou interpretação ou avaliação do texto: Reduza a comprimento do documento e resume os detalhes dos documentos, tornando mais leve de ler e compreender. ### Significado da Mineração de Texto - Clustering de documentos: Parte importante da mineração de texto com várias aplicações em Gestão de Conhecimento e recuperação de informações. - Identificação de Padrões: A mineração de texto procura grandes quantidades de texto no caso de clientes de produtos, como resenhas de clientes sobre produtos, revelando detalhes como os mais amados recursos, os mais odiados recursos, melhorias necessárias e críticas dos produtos concorrentes. - Segurança de Monitoramento: A mineração de texto ajuda na monitoração e extração da informação do artigo de jornal e informes de segurança nacional. - Aplicações da Mineração de Texto: Reconhecimento de voz, automatização de processos de informação-intensivos, entre outras coisas. # Análise de Conteúdo para Speech Analysis em Mineração e recuperação de Dados Multimédia Esta seção aborda a importância do Análise de Conteúdo de Speech Analysis (en. Content-Based Speech Analysis) no contexto de Mineração e recuperação de Dados Multimédia, com Processamento de Auriculação e Sintetização de Fala sendo uma tecnologia essencial. ## Filtragem e Averiguação de Spam A filtragem e detecção de spam são métodos essenciais que utilizam informações textuais contidas em um email para discriminar spam. A pesquisa de mineração de dados é útil para a detecção automática de emails spam com base em filtragem de conteúdo. ### Detecção automática de emails spam Um proveedor de email, como Gmail ou Yahoo Mail, verifica o conteúdo de um email, e se texto malicioso for encontrado, o email é marcado como spam e enviado para a pasta de spam. ## Análise de sentimentos A análise de sentimentos é utilizada para determinar se uma frase expressa uma opinião positiva, não definida ou negativa. É uma das aplicações mais populares da análise de textos. ### Principais aspectos da análise de sentimentos A análise de sentimentos inclui a análise de dados do corpo do texto para compreender a opinião expressa por ele, e outros fatores principais, como modularidade e humor. Normalmente, o processo de análise de sentimentos funciona melhor em texto que tem um contexto subjetivo, em vez de um contexto apenas objetivo. ## Personalização de E-Commerce A pesquisa de mineração de dados é utilizada para sugerir produtos que encaixam com um perfil do usuário. Os revendedores de loja virtual estão aumentando a utilização da pesquisa de mineração de dados para aprender mais sobre consumidores. Este processo envolve analisar informação textual para identificar padrões e obter informações. Isso permite às lojas da internet alvo indivíduos específicos ou segmentos com ofertas personalizadas e descontos para aumentar as vendas e aumentar a Loyalty, identificando os padrões de compra de clientes e as opiniões de consumidores em determinados produtos específicos. ## Kit de Ferramentas Linguísticas Naturais (en. Natural Language Toolkit - NLTK) O Kit de Ferramentas Linguísticas Naturais (en. Natural Language Toolkit - NLTK) é um conjunto de modelos de código aberto em Python que são utilizados para aplicar Processamento de Linguagem Natural estatística (en. NLP) em dados em linguagem humana. ### Configuração do Ambiente NLTK Para configurar o ambiente NLTK em Windows: 1. Faça startup e abra o interpretador Python a partir da janela de prompts do Anaconda. 2. Digite os seguintes comandos para verificar a versão do Python, ligar ao módulo nltk e baixar o NLTK: ``` python import nltk nltk. download() ``` 3. Verifique a pasta de download e selecione todos os pacotes antes de clicar em download. Isso fará com que o NLTK seja baixado em seu Python. ### Teste da configuração do NLTK Para testar a configuração do NLTK, digite o seguinte comando em Python Idle: ``` from nltk. corpus import Brown brown. ', ') ``` O resultado mostra que o NLTK está instalado com sucesso em Python. ### Importação de um Módulo Específico do Corpus de NLTK Para importar um módulo inteiro do Corpus de NLTK, utilize o sinal de asterisco com o nome do módulo: ``` from nltk book import * ``` Isso carregará todos os itens disponíveis no módulo de livros do NLTK. ### Carregamento de tipos de gêneros disponíveis no Corpus de NLTK Para carregar os tipos de gênero disponível, você pode selecionar um gênero e atribui-lo a uma variável: ``` genre = brown. categories()[0] ``` ### Extracção e processamento de texto Agora, vamos entender a extração e o processamento de texto em detalhe. - Tokenização: Tokenização é o processo de quebrar fluxos de texto em palavras e frases. - Engram: Engram é o modelo mais simples que atribui probabilidades a sequências de palavras ou frases para extrair padrões do texto. - Stop Words: Stop words são palavras da linguagem natural que têm pouca significância. Normalmente, estas palavras são removidas antes de processar dados linguísticos. - Stemming: Stemming é usado para reduzir a palavra para sua raiz ou palavra-mãe removendo sufixos. - Lemmatização: Lemmatização é o método de agrupar os vários tipos inflectados de uma palavra de forma que possamos análister ela como um item único. - Tagging de POST: Tagging POS (en. POS tagging) é a adição de tags (en. tags) especiais a cada palavra ou token em um conjunto de texto, indicando sua partida-de-fala (en. part-of-speech). - Reconhecimento de entidades nomeadas: Named Entity Recognition visa extrair entidades reais do texto e as categorizar em categorias pré-definidas. A utilização de técnicas todos estes permite a realização de várias tarefas de análise de texto, como classificação de texto, compreensão de idioma e recuperação de informação. ## Demo 1: Problema de corpus Brown O Corpus de Texto Universitário de Brown, também conhecido popularmente como o "Corpus de Brown", foi compilado na década de 60 como um conjunto de palavras em Inglês americano na investigação da Linguística de Corpus (en. Corpus Linguistics). Ele contém 500 amostras de texto em Língua inglesa, totalizando aproximadamente um milhão de palavras, emString. compilado a partir de publicações nos Estados Unidos em 1961. Neste demo, vamos trabalhar em um dos conjuntos de dados de amostra manipulando tarefas de processamento de texto como tokenização, remoção de stop words, tagging POS e reconhecimento de entidades nomeadas. Vamos usar código Python para completar estas tarefas. Por favor, importe a biblioteca NLTK e leia o corpus ca10: ``` import nltk nltk. download("brown") ``` Este fará com que o Corpus de Brown seja baixado em seu Python. Depois de baixar o Corpus de Brown, podemos realizar tokenização, remoção de stop words, lemmatização, tagging POS e reconhecimento de entidades nomeadas nos dados. # Documentação: Extração de Entidades Nomeadas e Análise Sintática Usando o NLTK ## Introdução Nesta documentação, aprenderemos a extrair entidades nomeadas e realizar análise sintática usando o kit de ferramentas de Linguagem Natural (NLTK) em Python. ## Pré-requisitos - Python - Biblioteca NLTK ## Importação do NLTK Library Primeiro, importe a biblioteca NLTK para começar a trabalhar com técnicas de processamento de texto. ```python import nltk ``` ## Tokenização Tokenize o texto enviado em palavras ou tokens individuais. ```python nltk. word_tokenize("a fábrica emprega 12. 8% da conta de Bradford") ``` ## Stemming e Lemmatização A stemming e a lemmatização podem ajudá-lo a reduzir palavras para sua forma base. ```python from nltk. stem import PorterStemmer lematizador = nltk. stem. WordNetLemmatizer() estemmer = PorterStemmer() # Exemplo de Stemming estemmer. stem("emprego") # 'emprego' -> 'emprego' estemmer. stem("empregada") # 'empregada' -> 'empregad' # Exemplo de Lemmatização lematizador. lemmatize("emprego") # 'emprego' -> 'emprego' lematizador. lemmatize("empregada") # 'empregada' -> 'empregada' ``` ## Remoção de Palavras Paradas As palavras paradas são palavras comuns como "the, " "and, " "a, " etc. , que não fornecem significado significativo ao contexto do texto. Pode-se removê-las para concentrar no parte essencial. ```python nltk. corpus. stopwords. words('english') ``` ## Extração de Entidades Nomeadas (NER) A Extração de Entidades Nomeadas (NER) é o processo de identificação e classificação de entidades nomeadas em texto, como pessoa, organização e localização. ```python from nltk. chunk. ne_chunk import ne_chunk tagged = nltk. pos_tag(nltk. word_tokenize("a fábrica emprega 12. 8% da conta de Bradford")) chunked = ne_chunk(tagged, binary=True) print(chunked) ``` ##estrutura de frases - Análise Sintática A Análise Sintática refere-se ao processo de quebra de uma frase em suas partesvirtuais Gramaticais. ```python # Instale o módulo Ghostscript renderizador de árvores de sintaxe através do menuet nota suas configurações de sistema e baixe o executável de Ghostscript (gswin64c. exe para Windows) apropriado # Adicione o caminho para o executável Ghostscript ao ambiente binary_path = "caminho_para_o_seu_gswin64c. exe" os. environ["GSHismen"] = binary_path # Renderize árvores de sintaxe para as frases analisadas árvore_sintática = nltk. parse. postag. pos_tag(nltk. word_tokenize("a fábrica emprega 12. 8% da conta de Bradford")) tree = nltk. parse. regexp_parse(' '. join([word[0] for word in árvore_sintática], pattern='{}+') nltk. draw. Tree(tree) ``` ## Chunking e análise de chunking Chunking é o processo de identificação de frases de texto não estruturado. A análise de chunking permite-nos extrair padrões dessas frases. ```python # Exemplo de chunking e análise de chunk # (exemplo para o chunking é extenso, por favor, consulte o original texto para detalhes) ``` ## Gramática Livre de Contexto (CFG) A Gramática Livre de Contexto (CFG) é uma formalidade para gerar cadeias de caracteres baseada em um conjunto de regras de produção. ```python # Exemplo de Configuração Livre de Contexto com uma sentença de representação de exemplo # (exemplo de Configuração Livre de Contexto é estendido, por favor, consulte o original texto para detalhes) ``` ## Uso do NLTK para Análise de Texto No exemplo seguinte, usaremos a biblioteca NLTK para analisar texto de um conjunto de tweets relacionados às aerolíneas norte-americanas. Extrairemos todas as frases temáticas e as salvaremos em um arquivo. ```python import pandas as pd import re from nltk. tokenize import word_tokenize, sent_tokenize from nltk. corpus import wordnet from nltk. stem import WordNetLemmatizer from itertools import groupby # Carregar o conjunto de tweets dados = pd. read_csv('tweets. csv') # Extrair recursos: texto e Sentimento da Aerolínea recursos = ['texto', 'Sentimento da Aerolínea'] tweets = dados[recursos] # Encontrar tweets que contêm @atti atti_tweets = [] para index, row em tweets. iterrows(): se re. search(r'@atti', row['text'], re. IGNORECASE): atti_tweets. append(row) # Salvar tweets de @atti para um arquivo atti_tweets. to_csv('atti_tweets. txt', index=False, header=False) # Extrair frases temáticas e salvar em um arquivo frases_temáticas = [] para sentença em sent_tokenize(atti_tweets['text']. loc[0]): palavras = word_tokenize(sentença) pos_tags = nltk. pos_tag(palavras) lemmatizer = WordNetLemmatizer() palavras_lemmatizadas = [lemmatizer. lemmatize(palavra, pos=pos) for palavra, pos em pos_tags] frases_lemmatizadas_juntas = ' '. join(palavras_lemmatizadas) semAcentos міс = frases_lemmatizadas_juntas. translate(str. maketrans("", "", "ÀÁÂÀÄÅÆÇÈÉÊËÌÍÎÏÑÒÓÔÖØÙÚÛÜÝÞßàáâãäåæçèéêëìíîïñòóôõöøùúûüýþÿ")) frasesSemAcentos = semAcentos. split() frases_grouped = [list(grupo) for nome, grupo em grupoados(sorted(frasesSemAcentos, key=lambda frase: frase[0]), key=lambda frase: frase[0])] frases_temáticas. extend(''. join(frase) para frase em frases_grouped se len(frase) > 1) # Salvar frases temáticas em um arquivo com arquivo open("atti_frases_temáticas. txt", "w") as fp: para frase em sorted(list(set(frases_temáticas))): fp. write(f"{frase}\n") ``` ## Melhore Suas Habilidades com Aprendizado de Máquina e Inteligência artificial Se deseja expandir suas habilidades em AI e Aprendizado de Máquina, considere ingressar em um programa pós-graduado em AI e Aprendizado de Máquina. Conheça experiências práticas em AI e Aprendizado de Máquina, abrangendo temas como aprendizado de máquina, aprendizado profundo, NLP, visão computacional, aprendizagem por reforço, inteligência gerativa, engenharia de prompt e muito mais. O curso é oferecido em colaboração com a Universidade Peruana e IBM e oferece um certificado prestigioso e acesso às sessões AMA de especialistas IBM. - Requisitos de acesso: Média superior ou igual a 50% na graduação com conhecimentos básicos em programação e matemática. Candidatos com 2+ anos de experiência são preferidos. Boa sorte com seus estudos! 🤝 # Introdução à Inteligência Geratória AI (Artificial Intelligence) Inscreva-se agora na nossa escola para desbloquear oportunidades exciting na AI e aprendizagem automática. O link é mencionado no caixote de descrição abaixo. ## Inteligência Geratória AI: Um Panorama A Inteligência Geratória AI (Artificial Intelligence) é uma forma de Inteligência Artificial capaz de gerar um amplo espectro de conteúdo, incluindo texto, visual, áudio, dados sintéticos. Na últimas mês, o interesse pela Inteligência Geratória AI parece surgir de nada, com uma pesquisa notável no Google Trends. Mesmo neste ano passado, o aumento da curiosidade pode ser atribuído à introdução de modelos gerativos como D2B e ChatGPT. Contudo, o que é Inteligência Geratória AI? [Este vídeo fornece uma visão geral compreensiva da Inteligência Geratória AI, abrangendo, desde os fundamentos até níveis avançados. A explicação asegura que os telespectadores se saírem com um entendimento superior de como esta tecnologia funciona e sua crescente integração em nossas vidas diárias. A Inteligência Geratória AI é, de fato, uma ferramenta baseada em Inteligência Artificial. Um profissional que pretende trocar de carreira para a AI pode beneficiar-se de nosso curso breve, simples e de pós-graduação em AI e aprendizagem automática da Universidade Perd, em colaboração com IBM. O link no caixote de descrição deve navegar para a página inicial onde você poderá encontrar uma visão geral completa do programa sendo oferecido. Aceite que e upskill para frente! ] ## Compreendendo a Inteligência Geratória AI A Inteligência Geratória AI é capaz de gerar um amplo espectro de conteúdo, incluindo texto, visual, áudio, e dados sintéticos, a partir de um prompt. O algoritmo AI responde ao prompt dado com novo conteúdo. Este conteúdo tem um escopo variado, abrangendo desde ensaios e soluções de problemas até imagens reais ou áudio de uma pessoa, com base nos dados fornecidos. Na fase inicial da Inteligência Geratória AI, os desenvolvedores precisavam introduzir dados através uma API ou um processo complexo e se familiarizar com uma ferramenta especializada e aplicação de escrita utilizando uma linguagem de programação, como Python. [Alguns dos modelos gerativos recentes e em operação são a AI dos empresas Google, Microsoft, OpenAI, e muitas outras. Neste vídeo, iremos focar em ChatGPT da OpenAI, que é o interface gerativo AI mais popular. Temos ainda D2, que também é um serviço gerativo de texto da OpenAI, mas este não considero particularmente popular. Quando falamos sobre gerators de texto, principalmente os que são frequentemente efetivamente utilizados, referimos-nos àinda assim a ChatGPT. ] ### D2 pela OpenAI O DAL 2 foi desenvolvido em 2021 através da implementação do GPT da OpenAI, ilustrando uma aplicação AI multi-modal. Ele foi treinado sobre um grande conjunto de dados de imagens e esta as suas respectivas descrições textuais e está capaz de estabelecer ligações entre diversos meios de comunicação, como a visão, o texto, o áudio, e a música. Especificamente, ele estabelece uma conexão entre o significado das palavras e elementos visuais. A OpenAI apresentou uma versão melhorada chamada D2 em 2022, que fornece ao usuário a capacidade de gerar imagens em vários estilos a partir do seu prompt. O usuário pode interagir com e ajustar a resposta do robô texto através de uma interface de chat com feedback interactivo, diferentemente das versões anteriores do GPT, que apenas eram acessíveis através da API. ### ChatGPT No mês de novembro de 2022, o ChatGPT, um robô de conversa com intelligence artificial construído sobre a implementação do GPD 3. 5 da OpenAI, passou por um sucesso mundial. Os usuários podem interagir com o robô através de uma interface de chat com feedback interactivo, permitindo que sejam ajustados a respostas do robô. [Em março de 2023, a OpenAI apresentou uma versão melhorada chamada GPT 4, uma versão melhorada do ChatGPT, que integra a história de conversas do usuário, tornando-se possível realizar verdadeiros diálogos. A Microsoft anunciou uma injeção grande na OpenAI e integrou uma versão do GPT para o seu motor de pesquisa Bing. ] ## Aplicações de Usos da Inteligência Geratória AI ### Implementação de Bots de Conversa A Inteligência Geratória AI pode ser utilizada para desenvolver bots de conversa de apoio ao cliente e suporte técnico, melhorando o contato com o usuário e providenciando ajuda eficiente. ### Melhoria da Dubaem Chapéu No domínio de cinema e educação, a Inteligência Geratória AI pode contribuir para a emelhora da dubaem chapéu em diversos idiomas, assegurando tradução precisa e de alta qualidade. ### Escrita de Conteúdo A Inteligência Geratória AI pode ajudar na escrita de respostas de e-mail, perfis para namoros, currículos și trabalhos práticos, oferecendo sobporte precioso e gerando conteúdo personalizado ajustado aos requisitos específicos. ### Geração de Arte Utilizando a Inteligência Geratória AI, os artistas podem criar imagens reais na variedade de estilos, permitindo a exploração de novos formas artísticas e aumentando a criatividade. ### Vídeos de demonstração de produto A Inteligência Geratória AI pode ser utilizada para criar vídeos mais engajantes e atractivos, demonstrando características e benefícios de produto por meio de execução de recursos. A versatilidade da Inteligência Geratória AI lhe permite ser empregada em inúmeras outras aplicações, tornando-a uma ferramenta útil para a criação de conteúdos e melhorar as experiências do usuário a através de múltiplos domínios. ## Benefícios da Inteligência Geratória AI ### Geração de Conteúdo Automatizada A Inteligência Geratória AI pode automatizar processos manuais de escrita de conteúdos, economizando tempo e esforço ao gerar texto ou outras formas de conteúdo. ### Melhoria na Resposta de E-mail A resposta à e-mail pode ser tornada mais eficiente com a Inteligência Geratória AI, reduzindo o esforço necessário e melhorando o tempo de resposta. ### Melhoria no Suporte Técnico A Inteligência Geratória AI pode trazer benefícios aos serviços de suporte técnico, oferecendo respostas precisas e úteis aos usuários ou clientes. ### Geração de Representações Reais de Pessoas Utilizando a Inteligência Geratória AI, é possível gerar representações reais de pessoas, tornando possível aplicação nas linguagens virtuais, robôs, e avatares. ### Coeficiente de Apoio a Comunicação A Inteligência Geratória AI pode coletar informações complexas e englobar-lhe numa narrativa coesa, facilitando a comprensão e comunicação de conceitos complexos. ## Limitações da Inteligência Geratória AI Apesar dos benefícios, a Inteligência Geratória AI também tem suas limitações que devem ser conhecidas pelos usuários e desenvolvedores. ### Inabilidade em Identificar Fontes A Inteligência Geratória AI frequentemente não fornece uma identificação clara das fontes de conteúdo, fazendo com que seja difícil rastrear e verificar a origem do conteúdo. ### Avaliando Bias É difícil avaliar o bias dos dados utilizados na formação do modelo, como carregar busca sobre as intenções e perspectivas que estão atrás das fontes de informação. ### Dificuldade em Identificar Informações Falhas A Inteligência Geratória AI é capaz de gerar conteúdo realista, tornando mais difícil identificar falhas dentro da informação gerada. ### Adaptabilidade para Novas Circunstâncias Entender como treinar a Inteligência Geratória AI para circunstâncias novas ou situações específicas pode ser complexo, requerendo cuidadosa consideração e habilidades especializadas para alcançar os resultados desejados. ### Irradição de Bias, Preconceitos, e Conteúdos Miseráveis Os resultados da Inteligência Geratória AI podem desenvolver ou perpetuar preconceitos, preconceitos ou conteúdo ofensivo presentes nos dados de treinamento, exigindo vigilância cautelosa para evitar tais problemas. É importante ter em mente estas limitações quando usa e implementa a Inteligência Geratória AI, pois ajuda os usuários e desenvolvedores a criticarem e acarretar com cuidado problemas e desafios possíveis associados à tecnologia. ## Futuro da Inteligência Geratória AI Avanços na plataformas de desenvolvimento de AI irão contribuir para o progresso acelerado da pesquisa e desenvolvimento dentro do campo da Inteligência Geratória AI, abarcando vários domínios como texto, imagens, vídeos, contenidos 3D, drogas, cadeias de suprimentos, logística, e negócios. Os modelos gerativos atuais são impressionantes, mas o impacto verdadeiramente transformador da Inteligência Geratória AI ainda deve ser visto, pois ela continua sendo integrada para existentes ao longo do uso recorrente. Para todos que desejam tornar-se um expert em AI e obter pacotes de salário luxuosos, há uma extensa variedade de cursos de e-learnig disponíveis pela Simply Learn, em colaboração com Universidades em alto escalão ao redor do globo. Inscreva-se agora e desbloque seu potencial! [Fizemos isto o que pude, Richard Kersner, da equipe Simply Learn. Em nosso próximo vídeo, discutiremos o que é uma rede neural, o que uma rede neural pode fazer, como funciona, tipos de redes neurais, e abordaremos um exemplo para classificar picturas de cães e gatos. Volte novamente! ] Você solicitou a tradução de um texto sobre rede neuronal em português europeu, mantendo a formatação Markdown e preservando termos técnicos em inglês. A seguir, estão as informações que se solicitaram, traduzidas e formatadas no Markdown: # Neural Networks: A System Inspired by the Human Brain Uma rede neuronal é um sistema ou hardware desenhados para operar de maneira semelhante a um cérebro humano. Hoje em dia, compreender esta tecnologia é vital, pois não temos nada mais a comparela. A seguir, um resumo das funções que uma rede neuronal pode realizar e como ela funciona. ## O Que uma Rede Neuronal pode fazer? Uma rede neuronal pode realizar várias tarefas, como: 1. **Tradução de Texto**: Google Translate e o serviço de tradução da Microsoft são exemplos promissores. Eles possuem um auricular que pode começar a traduzir ao mesmo tempo em que te falas. *Isso é uma tecnologia increível! * *É uma época incrível para viver! * 2. **Identificação Facial**: A identificação facial tem múltiplas aplicações. Nosso código de exemplo irá identificar gatos e cães. 3. **Reconhecimento de Fala**: Esta tecnologia está ligada à tradução de texto, tornando possível que seu assistente execute comandos com base na sua fala. 4. **Leitura do Texto**: As redes neuronais podem ler o texto escrito e já estão sendo usadas para traduzir documentos antigos que haviam sido armazenados individualmente. 5. **Processamento de Imagens**: Elas podem identificar objetos em imagens, como placas de matrícula para câmeras de trânsito detectar automóveis em alta velocidade. ## Como funciona uma Rede Neuronal? Uma rede neuronal geralmente consiste de várias camadas: 1. **Camada de Entrada**: Esta é onde os dados são inseridos. Ela pega os sinais de entrada e os passa para a próxima camada. 2. **Camadas Ocultas**: Elas executam cálculos e extração de recursos. Pode haver múltiplas camadas ocultas, cada uma responsável por uma parte específica do cálculo. 3. **Camada de Saída**: Esta camada entrega o resultado final. Ao lado de início, mostramos uma representação simplificada de uma rede neuronal com uma camada Verde, Nave Orange e Vermelho. A camada Verde é a camada de entrada, onde os dados entram. A camada Orange é a camada oculta responsável pelos cálculos e extração de recursos. A camada Vermelha é a camada de saída e entrega o resultado final. Como exemplo, tomemos o caso de uma câmera de trânsito identificando veículos baseado nos seus números de placa. Neste caso, a imagem de um automóvel e sua placa são introduzidos no sistema. Cada píxel da placa é representado por um valor de ativação, que varia de 0 a 1, com 1 para um píxel branco e 0 para um píxel preto. Quando os pixels entrar em camada de entrada, são comprimidos em arrays, permitindo que sejam alimentados diretamente em algumas redes neurais. É importante notar que se o tamanho da imagem de entrada não corresponder às exigências da rede, você terá que redimensionalá-la ou ajuste-la para se ajuste na rede neuronal. Os valores da camada de entrada são passados para a camada oculta, com cada ligação entre píxel e camada oculta sendo atribuído pesos aleatórios. Esses pesos são utilizados para calcular a soma ponderada, que é então coberto por uma função de ativação. A saída da função de ativação determina quais nós devem disparar para extração de recursos. Nas seções seguintes, discutiremos as funções de ativação, suas propriedades e como elas contribuem para a função da rede neuronal. --- Este texto fornece uma descrição clara e concisa das redes neurais, assim como o que elas podem realizar, além de uma representação simplificada de como elas funcionam. Também toca sobre as funções de ativação essenciais para que a rede neuronal funcione corretamente. Nos próximos tópicos, exploraremos as funções de ativação para compreender seu papel na rede neuronal. # Redes Neurais Artificiais: Um Panorama Este texto fornece uma explicação das várias formas de Redes Neurais Artificiais (RNA), suas aplicações e um enunciado de problema de caso de uso. ## Rede Neurália de Propagação Unidirecional - Forma simples de uma rede neuronal, onde os dados viajam em direção ao output apenas uma vez. - O dado entra, todas as pesos são somados, passa pela camada escondida, e continua na próxima camada escondida até atingir o output. - A retropropagação é usada apenas para treinamento. ## Rede Neural Baseada em Função Radial - A rede classifica os pontos de dados baseados na sua distância para um Ponto Centro. - Útil quando os dados de treinamento não estão disponíveis, permite a agrupamento de itens a semelhança. ## Rede Neuronal Autorganizadora - Vetores de dimensões aleatórias são introduzidos numa mapa discreto composto por neurônios, os quais acham um modo de separar os dados e ligar peças de dados diferentes entre si. - Aplicações: sistemas de restauração de energia, reconhecimento de padrões em dados (por exemplo, análise médica) ## Rede Neuronal Recurrente - As camadas escondidas lembram seu output da última vez, formando parte do novo input. - Aplicações: robótica, controlo de drone, modelos de conversa de texto para fala ## Rede Neuronal de Convolução - Utilizados na procesamento de imagens e sinais, separa as imagens ou imagens em partes menores. - Aplicações: Identificação de fotografias ## Rede Neuronal Módular - Coleção de diferentes redes neurais trabalhando juntas para obter a saída. - Tipo final de RNA listado, combina estações anteriores. ## Pipeline - Os dados de uma rede neuronal são introduzidos em outra ou em múltiplas redes neurais para obter a saída. - Tecnologia de vanguarda, experimental em natureza, varia de domínio para domínio. ## Caso de Uso: Classificação de Imagem de Gato vs. Cachorro - Objetivo: Classificar fotos de gatos e cães usando uma rede neuronal. - Usando o Python 3. 6, iremos importar os pacotes necessários e começar por criar o nosso modelo. - Discutiremos o ambiente, Carass, e suas características antes de mergulhar no código. Saiba mais explicação detalhada do código e como implementar este caso de uso! # Carass Python 3. 6 Setup com TensorFlow ## Introdução Neste tutorial, vamos te guiar por meio da instalação do pacote Carass Python 3. 6 em cima do TensorFlow. Este pacote é particularmente útil para a rápida configuração e teste de diferentes configurações de rede neural com seus dados. ### Pré-requisitos - Python 3. 6 (Anaconda recomendado) - TensorFlow instalado - pacotes numpy, scipy, sklearn, pillow e h5py instalados ### Instalação 1. Primeiro, garanta que você tenha os pacotes essenciais instalados: ```bash pip install numpy scipy sklearn pillow h5py ``` 2. Para obter o pacote Carass, você pode baixá-lo do GitHub ou instalá-lo usando `pip`. Aqui está como fazer isso via GitHub: ```bash pip install git+https://github.com/username/carass.git ``` Por favor, substitua `username` pelo seu nome de usuário do GitHub pessoal ou organizacional. 3. Crie um ambiente Anaconda e navegue até ele: ```bash conda create --name carass_env conda activate carass_env ``` 4. Agora você pode instalar os pacotes necessários e o pacote Carass para este tutorial: ```bash pip install tensorflow carass ``` ### Configuração Agora que você tem tudo instalado, abra um Jupyter notebook e crie um novo documento. Importe os módulos necessários e inicialize a classe de classificador CNN para trabalhar com uma imagem 2D (imagem de gato ou cão neste caso): ```python from keras. models import Sequential from keras. layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D, Conv2DTranspose ``` ```python classifier = Sequential() ``` Vamos entrar nos detalhes da configuração da classe de classificador CNN: #### Camada de Entrada Primeiro, inicialize a classe de classificador CNN com a camada de entrada: ```python classifier. add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3))) ``` Lembre-se que a forma da camada de entrada (64, 64, 3) corresponde ao tamanho da imagem e ao número de canais de cores. Verifique se suas imagens possuem este formato para evitar erros durante o treinamento. #### Camadas Escondidas Agora vamos adicionar algumas camadas escondidas. Aqui está um exemplo de configuração básica: ```python classifier. add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')) classifier. add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) classifier. add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) classifier. add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) ``` A quantidade exata de camadas escondidas e a configuração das camadas pode variar de acordo com seu problema específico e seu conjunto de dados. #### Camada Flatten Após construir sua CNN 2D, você precisa aplanar a saída em um único array 1D: ```python classifier. add(Flatten()) ``` #### Camadas Densas Agora podemos adicionar as camadas densas finais: ```python classifier. add(Dense(128, activation='relu')) classifier. add(Dropout(0. 5)) classifier. add(Dense(nb_classes, activation='sigmoid # Rede Neural de Computação por Três Camadas com Keras (Gato vs Cachorro) Neste tutorial, construiremos uma rede neural simples com apenas três camadas usando Keras para classificar imagens de gatos e cachorros. Antes de executar este modelo em conjuntos de dados maiores, vamos explorar os fundamentos e tocar em algumas ferramentas chaves que você deve estar ciente. ## Visão Geral Utilizaremos o método de otimização Adam com configurações padrão. Para a função de perda, utilizaremos a perda de cruz-entropia binária. Em relação às métricas, não entraremos muito profundamente delas, pois há muitas opções disponíveis. Lembre-se que explorar opções individuais é crucial para compreender como podem afetar o desempenho de seu modelo. ### Configuração Primeiro, configuramos nossa classificadora compilando camadas da seguinte maneira: 1. Uma camada de entrada: Inicializamos a forma da camada de entrada para aceitar imagens de 3 dimensões (cores). 2. Uma camada utilizando a função ReLU de ativação: Esta camada processa os dados de entrada usando a função ReLU. 3. Uma camada Flatten: Apendamos o saída bidimensional da camada anterior em um vetor unidimensional. 4. Uma camada densa: Esta camada atua como uma camada de conexão total, reduzindo o vetor a 128 dimensionas. 5. Outra camada densa: Esta camada serve para reduzir ainda mais as dimensiones para 120 e, posteriormente, 28. 6. Uma camada densa final: Esta camada finalmente reduz o output para uma única predição, representando se é mais provável ser um gato ou um cachorro. ### Preparação dos Dados Criamos geradores de dados de imagens para processar os conjuntos de treinamento e teste: 1. Preparação de Dados de Treinamento: Primeiramente importamos e processamos as imagens do conjunto de treinamento, ajustando os valores de brilho das pixels para estar entre 0 e 1, ajustando o tamanho das imagens, e aplicando aplicando flipamento horizontal para aumento de dados para contabilizar diferenças nos formatos e tamanhos das fotos. As seguintes são as principais configurações para o gerador de dados de treinamento: - Tamanho alvo: 64x64 - Tamanho do batch: Define o número de imagens carregadas em cada interação para facilitar a utilização do GPU. - Modo de alvo: binário 2. Preparação de Dados de Teste: A preparação dos dados de teste segue o mesmo abordagem que o conjunto de treinamento, excluindo o flipamento horizontal e ajuste de contraste adaptativo. ### Treino da Rede Neural Quando os dados estiverem preparados, treinamos a classificadora usando as imagens de treinamento e as configurações mencionadas a seguir: 1. O gerador de dados e a classificadora são treinados usando o método `fit_generator()`. 2. Apropriamos-nos do backpropagation utilizando este setup, e os pesos do modelo são atualizados para cada imagem. 3. Definimos `epochs`, ou iterações sobre o todo o conjunto de dados, e usamos `steps_per_epoch` para determinar o número de passos para cada epoch. 4. Também definimos um parâmetro `validation_steps` para determinar o número de iterações de validação por epoch. Os dados de validação, constituídos por imagens do conjunto de teste, são utilizados para acompanhar o desempenho do modelo durante a formação. Upon completion, o classificador treinado deve ser capaz de classificar imagens de gatos e cachorros com alta precisão. # Rede Neural: Entendendo e Aplicando à Classificação de Imagens de Gatos e Cães ## Introdução Uma laptop que você já sabe que é boa por volta de quatro anos, mas para executar algo como isso, é provavelmente um pouco lento. Por isso, recortamos o tempo, e o último era a validação. Estamos apenas validando em uma quantidade aleatória de 10 fotos. Isso é significativo porque, como você verá abaixo, temos **acurácia**, **valor de acurácia** e **perda**. São números indispensáveis para olhar. O '10' significa que estou apenas validando através de 10 fotos. Aqui, temos `valor`. `ACC` representa a **acurácia**. Não vamos se preocupar muito com a **perda**. A acurácia funciona aplicando estes dois números durante a sua operação. Chamamos-lhe **acurácia**. No final desta série de vídeos, o que é a nossa acurácia? O que está a observar neste tutorial? Não vou frequentar o assunto demasiadamente, mas estes números são essenciais quando começamos a falar sobre eles. Refletem **quase-randomização**, que é relevante. **Quase-randomização** é um tema que está um pouco além deste tutorial, mas a breve: se esta **acurácia**, que é a nossa validação em cada etapa, está a diminuindo, e o `valor de acurácia` continua a aumentar, significa que há **quase-randomização**. Isso significa que estou apenas memorizando as fotos que estou a observar. Não estou realmente a procurar o que faz um cão ser um cão, o que faz um gato ser um gato. Estou apenas memorizando. Assim, a mais esta discrepância aumenta, mais grande é a **quase-randomização**, e que é realmente a beleza da neural rede neuronal. Ela contém um grande número de recursos integrados para isso, o que faz isso muito fácil de rastrear. ## Parte Três Agora vamos passar para o próximo conjunto de código. Aqui, vamos fazer uma nova predição. Iremos trazer em alguns ferramentas de predição para isso. Após processarmos a imagem que está a chegar e averiguarmos se é mesmo um gato ou cão que podemos realmente identificar. À medida que foi feito no passo final de parte três, imprimir a predição. Nós combinamo-nas e, obviamente, você pode ver a mim acrescentando alguns post-it adesivos na minha tela de computador (escondidos atrás da tela). Sabei o último era "Não esqueça de comida para o gato e o cachorro. " Vamos tentar isso e ver qual é o resultado em código: Primeiro, vamos importar os pacotes necessários: ```python import numpy as NP import pandas from PIL import Image ``` Depois, vamos utilizar `Image` para carregar a nossa imagem de teste e definir isso igual (no caso, ) 'gato' ou 'cachorro1'. Em seguida, processamos a imagem com uma transformação para o formato 64x64 utilizando o método `PIL. Image resize`. ```python image = Image. open('dog_or_cat. jpg') resized_image = image. resize((64, 64)) ``` Em seguida, convertemos a imagem de resolução máxima para um array utilizando o `numpy`: ```python image_array = np. array(resized_image) ``` Em seguida, expandimos as dimensões para formar um único array: ```python image_array = image_array. squeeze() ``` Por fim, transmitimos o `image_array` para a nosso classificador para fazer uma predição: ```python prediction = clf. predict(image_array) ``` Você pode verificar quando eu tivei que executar um `print` a predição meu é 'cachorro'. Se olharmos para os fotos dele, é mesmo de um gato ou cachorro número um que parece um lábio flácido com os ouvidos pendurados e mais grosso olhos, aqui você pode não estar a perceber também, o cachorro ou é de um gato, não estou muito certo, mas de acordo com nossa software, é um cachorro. Temos outra imagem aqui aqui, vamos ver qual acontece quando executarmos esta imagem: ```python image_array = np. array(resized_image2) # assume that image2 has been preloaded and resized prediction = clf. predict(image_array) ``` Quando executarmos esta, ele me aparece 'gato'. Por fim, podemos imprimir a nossa acurácia e valor de acurácia: ```python print("\nAcurácia: ", clf. score(X_test, y_test)) print("Valor de acurácia: ", cv. classification_report(y_test, y_pred, output_dict=True)['macro avg']['accuracy']) ``` O resultado final é ter uma rede neural bem-sucedida que pode distinguir entre fotos de gatos e cachorros. Imagine a possibilidade de aplicar este técnica em outras cenas, como identificar mosquiteiros que mordem versus mosquiteiros que são amigáveis. Acabamos de descobrir que mosquiteiros que nos mordem são apenas 4% da população de mosquiteiros. Existem numerosas indústrias que poderiam benéficia-se de estas ferramentas, e existem muitas oportunidades no futuro para a IA e a Aprendizagem de Máquinas. ## Ferramentas para levar em conta 1. Entenda o que é uma rede neural. 2. Aprenda os fundamentos do processoramento de imagens para uma rede neural. 3. Faça conhecimento nos fundamentos da estrutura e funcionamento de uma rede neural. 4. Explore como uma rede neural toma decisões através de suas operações matemáticas. 5. Aprenda sobre tipos diferentes de redes neurais artificiais, como a **Rede Neural de Propagação Direta**, a **Rede Basada em Funções Radiais**, a **Mapa de Mapeamento Autônomo**, a **Rede Neural Recorrente** e a **Rede Convolucional Neural**. 6. Recordemos que o 86% que obtivemos durante a validação no servidor é muito baixo, demonstrando que reduzir os números significativamente para um lançamento comercial é arriscado. Cuidado ao testar o trabalho e mudar estes números de acordo. 7. Aprenda sobre redes neurais modulares que integram recursos de múltiplas redes, tornando-a uma ferramenta versátil para várias aplicações. 8. Por fim, recordemos a importância de documentação limpa, organizada e bem escrita para futura consulta e colaboração. Aproveite o teu Aprendizagem de Máquinas e Inteligência Artificial treinando-te com a nossa post-graduação em Aprendizagem de Máquinas e Inteligência Artificial, oferecida em parceria com universidades de cima. Inscreve-se agora em oportunidades AI ML que são desafiadoras - encontre o link do custo no caixote de descrição abaixo. Bem-vindo ao vídeo sobre modelos de linguagem grandes! No vídeo seguinte, você aprenderá aos seguintes: - O que são modelos de linguagem grandes? - Para que são utilizados os modelos de linguagem grandes? - Como são treinados os modelos de linguagem grandes? - Como os modelos de linguagem grandes funcionam? - Algumas aplicações dos modelos de linguagem grandes. Não esqueça de curtir, inscrever e compartilhar para ajudar a criar mais conteúdo de qualidade, e fique atento para o próximo vídeo! # Comece: Entendendo Modelos de Linguagem de Grandes Dimensões Vamos começar discutindo o que são modelos de linguagem de grandes dimensões. Os modelos de linguagem de grande escala, como o GPT-3 (Modelo Gerador Pré-Treinado 3), são sistemas de inteligência artificial avançados projetados para entender e gerar texto humano-like. Esses modelos são construídos com técnicas de aprendizado profundo e foram treinados em grandes quantidades de dados de texto da internet. Eles usam mecanismos de atenção auto-orientados para analisar as relações entre palavras ou tokens em um texto, permitindo-lhes capturar informações contextuais e gerar respostas coerentes. Esses modelos têm significativas implicações para uma ampla gama de aplicações, incluindo assistentes virtuais, painéis de discussão, geração de conteúdo, tradução de linguagem, e ajudando no processo de pesquisa e tomada de decisões. ## Uso de Modelos de Linguagem de Grandes Dimensões Os modelos de linguagem de grande escala são utilizados em cenários em que não há dados específicos de domínio disponíveis para treinamento. Esses cenários incluem abordagens de aprendizado com poucas informações e de aprendizado sem informações, que se baseiam no forte preconceito inductivo do modelo e sua capacidade de derivar representações significativas a partir de uma quantidade pequena de dados ou até mesmo de dados nulos. ## Treinamento de Modelos de Linguagem de Grandes Dimensões Os modelos de linguagem de grande escala normalmente passam por um pré-treinamento em um conjunto de dados amplo e universal que compartilha semelhanças estatísticas com o conjunto de dados específico da tarefa alvo. O objetivo do pré-treinamento é permitir ao modelo adquirir recursos de alto nível que poderão ser aplicados posteriormente durante a fase de ajustamento para tarefas específicas. O processo de treinamento de um modelo de linguagem de grande escala envolve vários passos: 1. Processamento de Texto: Os dados textuais são transformados em uma representação numérica que pode ser processada eficientemente pelo modelo. Esta conversão pode envolver técnicas como tokenização e codificação, e a criação de sequências de entrada. 2. Inicialização de Parâmetros Aleatórios: Os parâmetros do modelo são inicializados aleatoriamente antes do processo de treinamento começar. 3. Entrada de Dados Numerais: A representação numérica de dados de texto é introduzida no modelo para processamento. 4. Ajuste de Fatoramento de Baixa Ranks: Uma função de perdas é empregada para medir a diferença entre as previsões do modelo e o próximo palavra ou token em uma frase. O modelo visa minimizar esta diferença durante o treinamento. 5. Optimização de Parâmetros: Os parâmetros do modelo são ajustados através de técnicas de otimização como o descento de gradientes para reduzir a perdas. Isso envolve o cálculo de gradientes e a atualização dos parâmetros conforme aperfeiçoamos o desempenho do modelo. 6. Treinamento Iterativo: O processo de treinamento é repetido por várias iterações ou épocas até que as saídas do modelo atingam um nível satisfatório de precisão na tarefa ou no conjunto de dados alvo. Por seguir este processo de treinamento, os modelos de linguagem de grande escala aprendem a capturar padrões linguísticos, entender contexto e gerar respostas coerentes, o que os habilita a # Variável Dependente em Regressão: Métodos Desordenados e Ordenados ## Variável Dependente Desordenada Pode haver mais formas **possíveis** de uma variável dependente desordenada, incluindo ** cavalos, vacas, ** e **ovejas. ** N **regressão logística ordinal**, há três ou mais formas possíveis de uma variável dependente ordenada, como **pequeno, médio**, ou **grande. ** A seguir, avancemos para detalhes de **Árvores de Decisão**. ### Terminologia de Árvore de Decisão - **Raiz: ** Contém o conjunto inteiro de dados. - **Nó: ** Vinculado aos dados de um determinado atributo. - **Ramificações: ** Conecta um nó a um nó interno ou um nó interno a um nó folha. - **Nó folha: ** Nó terminal que prediz o resultado. ### Algoritmos de Árvore de Decisão 1. Selecione o atributo melhor a se utilizar no nó atual na árvore. 2. Para cada valor possível, selecione os atributos. 3. Particionar os exemplos usando possíveis valores deste atributo e atribua estes conjuntos disjuntos de exemplos aos nós filhos adequados. Contemporaneamente, gere cada nó filho até: - Idealmente, todos os exemplos de um nó tem o mesmo rótulo (como classe). - Um limite de profundidade é atingido. - Um indicador de desempenho é alcançado. ### Construindo uma Árvore de Decisão 1. Selecione um atributo. 2. Divida os dados em seus filhos numa árvore, continuando a divider com atributos disponíveis até: - Nós folhas são "puros" (apenas uma classe permanece). - Um limite de profundidade é atingido. - Um indicador de desempenho é alcançado. ## Suporte Vector Machines (SVM) Algoritmo Uma Máquina de Suporte Vector é um modelo de aprendizado supervisionado conhecido comumente para classificação de informação e regressão. É frequente encontrar em sistemas de cuidado de vida e pode estar envolvido em arranjos de filtro. O objetivo da Máquina de Suporte Vector é traçar a melhor linha ou fronteira de decisão que possa isolar um espaço de n-dimensões em classes de modo que possamos esconder com confiança os dados do interesse em sua respectiva categoria depois disso. Esta fronteira de decisão mais melhor é chamada de hiperplano. ### Tipos de Máquinas de Suporte Vector - Máquina de Suporte Vector Linear: Utilizada para informações separáveis linearmente que pode ser organizada em duas classes por meio de uma linha reta, como informações linearmente separáveis. Uma classificadora é utilizada chamada máquina de suporte vector linear. - Máquina de Suporte Vector Não-Linear: Utilizada para informações não separáveis linearmente e que pode ser organizada em duas classes por meio de uma linha reta, como informações linearmente separáveis. A classificadora utilizada é chamada máquina de suporte vector não-linear. ## Álgoritmo de Vizinhos Máis Próximos (KNN) O KNN é um método de aprendizado supervisionado que classifica dados novos em nossas classes baseadas nas suas características de vizinhos. Pode ser utilizado para problemas de regressão e é um algoritmo de aprendizado pouco de branco e um pouco preguiçoso. O objetivo do algoritmo KNN é criar um modelo capaz de classificar dados cada vez mais precisamente. Ele calcula todos os seus dados disponíveis e ordena um novo ponto de dados devido à proximidade. Isso significa que quando um novo dado aparece, é frequentemente categorizado com sucesso em uma classe adequada utilizando o algoritmo KNN. ### Etapas para implementar algoritmos KNN: 1. Decida nos números de vizinhos dimensões. 2. Calcule a distância euclidiana entre os vizinhos K mais próximos. 3. Com base na distância euclidiana determinada, selecione os vizinhos K mais próximos. 4. Contabilize o número de pontos de dados em cada categoria entre estes vizinhos. 5. Atribua os dados novos em cada categoria onde o maior número de vizinhos está. 6. O modelo KNN está pronto. Exemplo: Considere que temos um novo dado a adicionar à categoria vital. Primeiro vamos decidir o número de vizinhos (K=5). Em seguida, determinaremos a distância euclidiana entre os dados, determinaremos os vizinhos mais próximos. Se dois vizinhos mais próximos estiverem na categoria A e três vizinhos mais próximos estiverem na categoria B, este novo dado será classificado na categoria A. ## Álgoritmo de K-Médias O K-means é um algoritmo para classificação de amostras em amostras valideiras com vários grupos e é usado para sistemas de clusterização. Também é uma ótima maneira de encontrar classificações de grupos em um conjunto de dados não balanceado. ### Etapas para implementar o algoritmo do K-means: 1. Escolha um valor K para o número de grupos de dados. 2. Escolha um ponto ou centro ao acaso K (centroídios). 3. Atribua a cada dado o centro mais próximo. Os dados formarão grupos pré-definidos do K centroídio. 4. Determine a variância e defina um novo ponto de equilíbrio para cada centro de cada grupo. 5. Repita os passos 3 e 4 até não haver reatribuição. Em seguida, o modelo está pronto para uso. Exemplo: Consideremos que temos quatro amostras de três variáveis, M1, M2, e M3. Nesse caso, escolhemos K= 2 para o número de grupos de dados. O objetivo agora será criar os grupos para pertencerem aos mesmos. Para isso, escolhemos um centro ao acaso aleatoriamente como centro. E evaluated até que os grupos sejam formados, como nosso intuito principal. Neste exemplo, determinamos ambos os centros ao acaso, verifiquei se serão utilizados ao longo do tempo. As amostras de dados são categorizadas no cluster em que elas são mais próximas à centroide. O valor K-means é o número de clusters que desejamos criar, podendo ser um valor pequeno ou grande. Quando o número de clusters tem um valor específico, as classificações do centroide serão ajustadas até que as classificações sejam realizadas. Quando termina a iteração, teremos a classificação baseada em centroidas. ## Álgoritmo Casca de Árvore Random (Random Forest) A Casca de Árvore Random (Random Forest) é um útil algoritmo de aprendizado de máquina que é eficiente e versátil. Ele produz boas resultados sem a necessidade de grande identificação de hiperparâmetro, ou seja, pode ser definido sem grande esforço do usuário enquanto aprende. A Casca de Árvore Random (Random Forest) é um classificador que consiste em várias árvores de decisão em diferentes subconjuntos de dados dados e seleciona-se a avaliação média da precisão dos dados, ao invés de depender de nossa área de decisão em uma única árvore. Será feito a estimativa da média das expectativas de cada árvore e votará para prever o resultado final. O algoritmo Casca de Árvore Random (Random Forest) adiciona mais randomness a todos os modelos. Em vez de procurar a melhor característica ao dividir um nó, ele procura a melhor característica entre uma amostra aleatória de características. Isso resulta em um modelo mais diverso, com tempo longo, o qual tem um desempenho superior. # Aplicação de Algoritmos de Árvores Aleatórias ## Visão Geral da Árvore Aleatória A Árvore Aleatória é um poderoso algoritmo de aprendizado de máquina empregue em várias indústrias como o banco, bolsa de valores, saúde e comercial. É empregue para análise predictiva, deteção de tendências e mesmo deteção de fraudes. ### Análise Predictiva com Árvore Aleatória * Bancário: previsão da atividade do cliente, histórico do paciente e manutenção de segurança. * Previsão de dívida financeira: identificação de clientes que são mais prováveis de pagar suas dívidas às datas agendadas. * Predição de uso frequente de serviços bancários: previsão do que vai usar mais serviços bancários frequentemente. * Deteção de fraudes: empregue nesse propósito, atuando como o "Robin Hood" dos algoritmos. ### Aplicações de Detalhes em Comércio * Recomendação de produtos: utilizado por negócios comerciais para recomendar produtos. * Previsão de satisfação do cliente: empregue para previsão da satisfação do cliente. ### Aplicações de Saúde * Exame de histórico médico: pode ser utilizado para examinar o histórico médico do paciente e detectar distúrbios. * Determinação da combinação de ingredientes farmacêuticos: ferramenta utilizada pelos especialistas farmacêuticos para determinar a combinação ideal de ingredientes no tratamento ou para prever a sensibilidade do medicamento por meio do algoritmo de Árvore Aleatória. ## Diferenças entre Árvores de Decisão e Árvores Aleatórias | Criteria | Árvore Aleatória | Árvore de Decisão | |--------------------------|-------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------| | Construção | Seleciona linhas aleatoriamente | Construído com base nos conjuntos de dados selecionados ou atributos | | Saída | Combinando várias árvores | Exporta uma coleção de variáveis | | Precisão | Dá resultados precisos | Dá resultados potencialmente menos precisos | | Redução de sobra | Reduza a probabilidade de sobra | Tem a possibilidade de sobra | | Interpretabilidade | Mais complicado para interpreters | Simples, fácil de ler e compreender | ## Mineração de Regras de Afiliação (Ary Algorithm) O Algoritmo Ary utiliza conjuntos padrão de itens para criar regras de afiliação e ajuda na redução da base de informações com a ajuda destas regras de afiliação. Determina a quanto um objeto se associa a outro, utilizando uma busca em largura e história. ## Algoritmo PRI Etapas do Algoritmo PRI: 1. Estabelecer suporte mínimo e confiança para os conjuntos de itens no banco de dados de transação 2. Tomar todos os suportes das transações com um valor de suporte maior (valor mínimo ou escolhido) 3. Encontrar todas as regras em estes conjuntos de subconjuntos com a confiança valor de confiança superior ao valor de limiar escolhido 4. Ordenar as regras para reduzir a probabilidade de elevação Vantagens e Desvantagens do Algoritmo PRI: Vantagens: * Fá # Mineração de Texto: Uma Visão Completa A mineração de texto, também conhecida como análise de texto, é um abordagem computacional utilizada para extrair e resumir informações de recursos de texto não estruturados. Vamos entender o fluxo da mineração de texto e as suas técnicas. ## Técnicas da Mineração de Texto Sistemas de mineração de texto utilizam cinco técnicas básicas: 1. **Extração de Informação ou Processamento de Texto**: Esta técnica é utilizada para examinar texto não estruturado analisando palavras importantes e encontrando relação entre elas. 2. **Categoriação ou Transformação de Texto**: Esta técnica de categoriação é utilizada para rotular documentos de texto sob uma ou mais categorias com base em exemplos de entrada-saída. 3. **Grupos ou Seleção de Atributos**: O método de grupos é utilizado para agrupar documentos de texto que possuem conteúdo similar. Os clusters são as divisões, cada cluste tem um número de documentos com conteúdo similar. O que garante que nenhum documento seja omitido durante a pesquisa e que seja derivado de todos os documentos que têm conteúdo similar. 4. **Técnica de Visualização**: O processo de encontrar informações relevantes é simplificado pela técnica de visualização. Esta técnica utiliza bandeiras de texto para representar um grupo de documentos ou um único documento e a compactividade é indicada usando cores. Técnicas de visualização ajudam a exibir informações textuais de uma maneira mais atraente. 5. **Resumo ou Interpretação ou Avaliação**: Esta técnica ajuda a reduzir o comprimento do documento e a resumir os detalhes do documento, tornando o texto mais fácil de ler para os usuários. Ajudando a compreender o conteúdo de um olhar. ## Importância da Mineração de Texto ### Agrupamento de Documentos O agrupamento de documentos é uma parte importante da mineração de texto. Ele tem muitas aplicações em Gerenciamento de Conhecimento e recuperação de informação. O agrupamento facilita o agrupamento de documentos semelhantes em grupos significativos, como em notícias onde as seções costumam ser frequentemente agrupadas em negócio, esportes, política, e assim por diante. ### Identificação de Padrões A mineração de texto é o processo de busca automática de padrões em grandes quantidades de texto para reconhecimento de características. Características como números de telefone e endereços de email podem ser extraídas usando coincidências de padrões. ### Insights de Produtos A mineração de texto ajuda a extrair grandes quantidades de texto, por exemplo, análises de clientes sobre produtos. A mineração de análises de clientes pode revelar informações como pelo menos características favoritas, características menos favoritas, melhorias necessárias e análises de produtos de competidores. ### Fiscalização da Segurança A mineração de texto ajuda na fiscalização e extração de informações de artigos e relatórios para fins de segurança nacional. ## Aplicações da Mineração de Texto ### Reconhecimento de Fala O reconhecimento de fala é o reconhecimento e tradução da língua falada em texto e o texto correspondente. A fala fornece frequentemente informação valiosa sobre os temas, objetos subjacentes e conceitos de conteúdo multimídia. A extração de informação de fala é menos complicada, ainda que mais precisa e precisa que o conteúdo multimídia, o que motivando o análise de conteúdo baseada na extração de informação para Mineração de Dados e recuperação onde processamento de áudio e fala é uma tecnologia chave desempenhando um papel importante. ### Filtragem de Spam A detecção de spam é um método importante em que a informação textual contida em um e-mail é extraída para discriminação. A mineração de texto é útil na detecção automática de e-mails spam baseada no conteúdo de filtragem usando mineração de texto. Um provedor de e-mail, como Gmail ou Yahoo mail, verifica o conteúdo do e-mail e, se algum texto malícioso for encontrado no e-mail então o e-mail é marcado como spam e enviado para a pasta de spam. ### Análise de Sentimento A análise de sentimento é feita com o objetivo de determinar se uma sentença expressa um sentimento positivo, neutro ou negativo. A análise de sentimento é uma das aplicações mais populares da análise de texto. O aspecto primário da análise de sentimento envolve a análise do corpo do texto para compreender a opinião expressa por ele e outros fatores chave que compõem modos e humor. ### Personalização de Comércio Eletrônico A mineração de texto é utilizada para sugerir produtos que se adaptam ao perfil do usuário. A mineração de texto é cada vez mais utilizada por lojas online para aprender mais sobre os consumidores, pois ela é o processo de análise de informação textual consistindo em identificar padrões e ter conhecimento e conclusões. É o processo de análise de informação textual para identificar padrões e ganhar conhecimentos. ## Kit de Ferramentas de Linguagem Natural (NLTK) O Kit de Ferramentas de Linguagem Natural (NLTK) é um conjunto de modelos de código aberto de Python que são utilizados para aplicar processamento de linguagem computacional sobre dados de linguagem humana. ### Configuração do Ambiente NLTK 1. Abra o prompt de Anaconda. 2. Entre com os seguintes comandos: - `python`: Para verificar a versão do python instalado no seu sistema. - `import nltk`: Para se ligar ao bloco de código nltk disponível para download. - `nltk. download()`: Isto abrirá a janela de download do NLTK. 3. Verifique o diretório de download, selecione todos os pacotes e clique em download. Isto baixará o NLTK no seu Python. 4. Verifique a funcionalidade e o funcionamento dela para testar a configuração: - Entre com o seguinte comando no Python Idle: - `from nltk. corpus import brown` - `brown. words()` ### Importação de um Módulo Específico do NLTK Corpus Para importar um módulo inteiro do corpus do nltk, use o símbolo de asterisco com o nome do módulo: - `from nltk. book import *` Agora, para navegar pelo corpus Brown, digite o comando: - `nltk. corpus. load('brown')` ### Extração e Processamento do Texto #### Tokenização A tokenização é o processo de dividir fluxos de texto em palavras e são segregadas usando pontuação e espaços. #### Stemming O stemming é utilizado para reduzir uma palavra à sua raiz ou palavra base, removendo sufixos como ajuda, ajudar, ajudado e ajudador para a raiz ajuda. O processo de stemming ou algoritmo de stemming é geralmente chamado um stemmer. Existem vários algoritmos de stemming, como o algoritmo de stemming Porter, algoritmo de stemming Lancaster, algoritmo de stemming Snowball, etc. #### Lemmatização A lematização é o método de grupo de várias formas inflectas de uma palavra de modo que eles possam ser analisados como uma única unidade. Ela utiliza listas de palavras ou análise de morfologia para obter a raiz, utilizando a base de dados WordNet que contém palavras inglesas ligadas juntas por relações semânticas. #### Marcação de Partes da Fala (POS) As tags de partes da fala (POS) são etiquetas especiais atribuídas a cada token ou palavra em um corpo de texto para indicar a parte de fala e frequentemente também outras categorias gramaticais como tempo e, geralmente, plural ou singular caso. As tags de partes da fala são úteis na lematização, construção do reconhecimento de entidades nomeadas, extração de relacionamentos entre palavras. #### Reconhecimento de Entidades Nomeadas O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) busca extrair uma entidade real do texto e a classifica em categorias pré-definidas como nomes de pessoas, organizações, localizações, etc. Numerosos problemas de mundo real podem ser respondidos com o auxílio do reconhecimento de entidades, como quais produtos especificados são mencionados em queixas ou revisões, o Tweet tem nome de pessoa ou tem endereço de pessoa. Título: Introdução ao Processamento de Linguagem Natural (NLP) ================= Para entender completamente todas as ferramentas de NLP disponíveis no NLTK, vamos agora entender o workflow do processamento de linguagem natural. 1. Tokenização (# Tokenziação) - A etapa de tokenização divide um texto em pequenos blocos de texto ou tokens, independentemente se tratam de palavras ou frases, e elimina pontuação. 2. Remoção de parada de palavra (# Remoção de Palavras Palavras-pausa) - A etapa de remoção de parada de palavra remove as palavras que são comumente utilizadas e que não são relevantes para o análise como "o", "is", "etc". 3. Stemming e Lemmatização (# Stemming e Lemmatização) - A etapa de stemming e lemmatização reduz palavras a suas formas base para poder analisar várias formas de uma palavra, como por exemplo caminhar, caminhar e caminhou serão reduzidas a caminhar. 4. Tagging de partes de fala (# Tagging de Partes de Fala) - A etapa de tagging de partes de fala associa palavras com a sua respectiva parte de fala (nome, verbos, adjetivos, etc. ) com base na definição e contexto. 5. Recuperação de informação (# Recuperação de Informação) - A etapa de recuperação de informação extrai informações relevantes da fonte específica. Neste caso, vamos utilizar o [Corpus M1 Brown Corpus](https://corpus.byu.edu/brown/) **problema: ** A Universidade Brown compilou o Corpus M1 Brown em 1960 como uma base de dados em língua inglesa gerenciada por computador. O Corpus consta de 500 amostras de textos hablados em inglês, totalizando em cerca de um milhão palavras. Como preparar os dados ---------------------- Para começar, importemos a biblioteca NLTK. Este é um "requisito básico" para o processamento de dados. ```python import nltk ``` ### Importando o Corpus Ca10 Deveremos certificar-nos de que não há barras múltiplas no caminho do Corpus, pois ao criar os dados de processamento, o NLTK utiliza problemas ao encontrar slashes de barra múltiplas no caminho. Talvez seu caminho do corpus esteja diferente, assim ademais você deve mudar o caminho abaixo para receber seu caminho em disco. ```python corpus_path = r'C: \user\nltk_data\share\nltk_data\corpus\rown_corpus\ca-10' nltk. download('rown_corpus') ``` ### Processando o Corpus Agora com o Corpus Ca10 disponível, poderemos começar a processar utilizando as etapas sobre esforçadas. Essa seção contém o código que vamos seguir para as etapas de processamento e explicação de como ele funciona para termos claros. Se você tiver dúvidas sobre algum aspecto do processamento, por favor entre em contato comigo no comentário durante a análise do código para que possamos trabalhar em colaboração. ```python from nltk import word_tokenize, sent_tokenize from nltk. corpus import stopwords from nltk. stem. porter import PorterStemmer corpus = open(corpus_path). read() sentences = sent_tokenize(corpus) tokenized_sentences = [word_tokenize(sent) for sent in sentences] stop_words = set(stopwords. words("english")) punctuation = set(string. punctuation) def spell_check(word_list, desired_dictionary): return [word for word in word_list if word in desired_dictionary] def clean_doc(sentence): # Remove stops or punctuation words = [word. lower() for word in sentence if word. isalnum() and word not in punctuation] # Cleaning content return spell_check(words, stop_words) def doc2features(document, i): words = clean_doc(document[i]) features = { "bias": {0: 'B', 1: 'I'}, # B = Beginning, I = Inside "BSJ": {0: words[j - 9: j + 1], 1: words[j - 1: j + 1], 2: words[j: j + 1]} # Assume maxLen = 10 } for j in range (len(words)): ch = [words[j - 9: j + 1]] + [words[j]]# + words[j+1: j+2] features["CHF-%c" %c] = {0: chantSequences(ch, words, j), 1: chantSequences(ch[-1], words, j)} for j in range(len(words)): for k in range(len(words)): if j < k: features["%d-%d" % (j, k)] = {0: 1, 1: 0} if words[j] == words[k] else {0: 0, 1: 1} return features def chantSequences(ch, words, pos): c_chants = [(x, words[pos + 1]) for x, y in enumerate(ch[2: ], j=2) if y == x] c_chant = sum(c_chants, (0, 'S')) p_chants = []# [[0, o], [0, o]] + [(x, words[pos + 2]) for x, y in enumerate(ch[: -2], j=1) if y == x] for t in range(len(ch) - 2): idx = set(range(t + 2, len(ch[2: ]))). intersection(set(range(1, len(ch[: -2])))) p_chants. append((len(idx), ch[t], ch[idx])) p_chants. sort(key = lambda x: x[0], reverse=True) return p_chants + c_chant stemmer = PorterStemmer() def stem_words(words): return [stemmer. stem(x) for x in words] def getPostags(words): """ Short version from tag_sents() returning word, postag, and postag_tree """ pos_tagged = nltk. pos_tag(words) return pos_tagged def lemmatize_words(words): """ Short version from wordnet_indexing() returning word, lemma """ lemmatized = nltk. wordnet. morphy(words) return lemmatized print("SENTENÇAS TOKENIZADAS") for sent in tokenized_sentences: print(' '. join([words for words in sent])) print("\n\nLIMPANDO DOCUMENTOS") documents = tokenized_sentences for i in range(len(documents)): documents[i] = clean_doc(documents[i]) print("\n\nPOSTAGS") for sentence in documents: for word, postag in getPostags(sentence): print('%s - %s' % (word, postag)) print("\n\nSTEMMA") for sentence in documents: for word in sentence: print ('%s -> %s' % (word, stem_words([word]))) print("\n\nLEMATIZAÇÃO") for sentence in documents: for word in sentence: print ('%s -> %s' % (word, lemmatize_words([word]))) ``` Garantir a hipothetical performance ----------------------------------- Antes de começar a treinar (treinamento de linguagem de fundo será abordado em outro tópico), podemos garantir a performance da nossa funcionalidade de tokenização. ```python from nltk. util import ngrams from nltk. corpus import twitter_samples tweets = list(twitter_samples. words("spam01. json"))[1000: 3000] grams = list(ngrams(tweets, 2)) gram frequencies = nltk. FreqDist(grams) gram frequencies. plot(20) # Note: In case you face an error close and reopen the notebook and then run your # code again. ``` Para uma vez finalizada a tarefa, vamos nem mais ao próximo passo: a tagging de entidades nomeadas. ### Tagging de entidades nomeadas - NER (# Tagging de entidades nomeadas - NER) A tagging de entidades nomeadas é o processo de identificar pessoas, organizações, locais, escrituras de tempo, quantia monetária, percentagem, etc. , em um texto. Para isso, vamos utilizar a biblioteca nltk, especificamente o código do algoritmo de tagging de entidades (NER) chamado de [MaxEnt](https://nlp.stanford.edu/maxent/). # Projeto de Análise de Texto ## Declaração do Problema Uma empresa pretende realizar análise de texto para um conjunto de dados que se chama `tweets. CSV`. Este conjunto de dados contém tweets de seis aerolinas dos Estados Unidos, juntamente com as sua sentimentos (positivo, negativo e neutro). Os tweets estão presentes na coluna `text` e os sentiments na coluna `Airline/sentimento`. A nostra tarefa é recuperar todos os tags que começam por "at" do conjunto de dados e salvar o resultado em um ficheiro chamado `references. txt`. ## Preparação ### Importação de Bibliotecas Começamos por importar as bibliotecas necessárias: ```python import pandas as pd import re import itertools ``` ### Leitura do Conjunto de Dados de Tweets Agora, vamos ler o conjunto de dados de tweets usando `pd. read_csv()`: ```python df = pd. read_csv('tweets. csv') ``` ## Extraindo Tags começando por "at" Usando expressões regulares, vamos iterar através do conjunto de dados para encontrar todas as tags começando por "at" e salvar-las num ficheiro chamado `references. txt`. ```python at_tags = [] for index, row in df. iterrows(): text = row['text'] match = re. findall(r'@\w+', text) if match: at_tags. extend(match) with open('references. txt', 'w') as f: for tag in at_tags: f. write(f'{tag}\n') ``` ## Extraindo frASES nominais Agora, vamos extrair todas as frases nomeadas e salvar-as num ficheiro chamado `noun_phrases. txt` para processamento posterior. ```python import nltk dafron nltk. tokenize import word_tokenize, ne_chunk noun_phrases = [] def get_noun_phrases(text): tokens = word_tokenize(text) tagged = nltk. pos_tag(tokens) chunked = ne_chunk(tagged) noun_phrases = [] for lp in chunked. subtrees(filter_=lambda t: t. label() == 'NP'): noun_phrases. append(' '. join([child for child in lp])) while '' in noun_phrases: noun_phrases. remove('') return noun_phrases for index, row in df. iterrows(): text = row['text'] noun_phrases. extend(get_noun_phrases(text)) with open('noun_phrases. txt', 'w') as f: for phrase in noun_phrases: f. write(f'{phrase}\n') ``` ## Extraindo Nós folha Agora, vamos iterar através de todos os nós folha das frases nominais e guardá-los numa lista. ```python import itertools leaf_nodes = [] for noun_phrase in noun_phrases: tokens = nltk. word_tokenize(noun_phrase) leaves = [token for token in tokens if not token. istitle()] leaf_nodes. extend(leaves) with open('leaf_nodes. txt', 'w') as f: for node in leaf_nodes: f. write(f'{node}\n') ``` O código acima extrai todos os nós folha das frases nominais e os salva num ficheiro chamado `leaf_nodes. txt`. ## Conclusão Este script extrai as funcionalidades necessárias do conjunto de dados `tweets. CSV`, incluindo as tags que começam por "at", frases nomeadas e nós folha. O dados extraido é salvo num ficheiro separado para futura análise. # Análise de Conjunto de Dados e Divisão Esta seção apresentará o processo de testar e treinar o conjunto de dados. ## X Treinamento A parte mais importante é o **X train**, que representa o conjunto de treinamento. Aqui, vamos trabalhar com `X_train`. ## X Teste De forma semelhante, o **X test** representa o conjunto de teste. ## Y Treinamento & Y Teste Em seguida, temos **Y treinamento** e **Y teste**, que correspondem às variáveis-alvo (Y) para os conjuntos de dados de treinamento e teste, respectivamente. ## Divisão Avaliação e Treinamento Vamos dividir o conjunto de dados utilizando o método `train_test_split`. O tamanho do teste será definido como 0, 2, significando que 80% dos dados serão usados para treinamento, enquanto 20% serão usados para teste. ```python from sklearn. model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0. 2, random_state=3) ``` ## Estado Randon O **estado random** é um hiperparâmetro utilizado para controlar qualquer randomness envolvido em modelos de aprendizagem de máquina, para obter resultados consistentes. Neste caso, é definido como 3. ## Extração de Recursos Para transformar os dados de texto em vetores de recursos que possam ser usados como entrada do regressão logística, vamos utilizar o **vectorizador de TF-IDF**. ```python from sklearn. feature_extraction. text import TfidfVectorizer vectorizador = TfidfVectorizer(min_df=1, stop_words='english') X_train_features = vectorizador. fit_transform(X_train) X_test_features = vectorizador. transform(X_test) ``` ## Impressão Formas e Recursos Vamos imprimir as formas e recursos para os conjuntos de dados de treinamento e teste. Além disso, vamos imprimir a acurácia nos dois conjuntos de dados. ```python print("Forma X_train: ", X_train_features. shape) print("Forma X_test: ", X_test_features. shape) print("Recursos X_train: ", X_train_features[: 10]) print("Recursos X_test: ", X_test_features[: 10]) ``` ## Treino Modelo de Regressão Logística Agora, vamos treinar o modelo de regressão logística com os dados de treinamento. Aqui, designaremos o modelo como `logistic_regression` para conveniência. ```python from sklearn. linear_model import LogisticRegression logistic_regression = LogisticRegression() logistic_regression. fit(X_train_features, y_train) ``` ## Previsões e Acurácia Vamos avaliar o modelo treinado fazendo previsões sobre ambos os conjuntos de dados de treinamento e teste, e calculando as pontuações de acurácia para ambos. ```python y_train_pred = logistic_regression. predict(X_train_features) y_test_pred = logistic_regression. predict(X_test_features) print("Acurácia no conjunto de dados de treinamento: ", accuracy_score(y_train, y_train_pred)) print("Acurácia no conjunto de dados de teste: ", accuracy_score(y_test, y_test_pred)) ``` ## Sistema de Previsão Finalmente, vamos construir um sistema de previsão que receba entrada do utilizador e converta-a em vetores de recursos para o modelo de regressão logística para fazer previsões. ```python def prever_mail(input_data): input_data_features = vectorizador. transform([input_data]) previsão = logistic_regression. predict(input_data_features) se previsão[0] == 1: return "Ham" senão: return "Spam" ``` Agora, pode utilizar a função `prever_mail()` para classificar mensagens de correio eletrónico como spam ou ham. ```python print(prever_mail("Tuas notícias: \n\nO Assunto é tão raro que ninguém o tem falado ainda. Se amarás aprofundar-te neste assunto, terão dificuldade em conseguir a sua atenção. Simplesmente subscreve-a até 'welcome@wink. com'. ")) ``` # Análise de Sentimento com Dados de Cliente do Amazon ## Introdução Este guia mostra como realizar análise de sentimento usando dados de clientes do Amazon. Neste exemplo, vamos utilizar Python e várias bibliotecas importantes como NumPy, Pandas, NLTK, TextBlob, WordCloud, Matplotlib e Plotly. ## Pré-requisitos - Python 3. x (Instalar do https://www.python.org/downloads/) - Distribuição Anaconda (Recomendada por simplidade) - Instalar do https://www.anaconda.com/products/individual - Jupyter Notebook (Instalar com Anaconda) ## Configuração 1. Abra a janela de prompt de comando e execute: ```bash jupyter notebook ``` 2. Abra o Jupyter Notebook e crie um novo ficheiro Python. ## Importação de Bibliotecas ```python import numpy as np import pandas as pd import nltk import re from textblob import TextBlob from wordcloud import WordCloud import cbor import matplotlib. pyplot as plt import plotly. offline as pyo from plotly. graph_objs import * from plotly. tools import print_fig_repr import warnings ``` ## Carregamento de Dados Para carregar o ficheiro de dados de clientes do Amazon, pode obter uma cópia a partir do link seguinte: [Dados de Cliente do Amazon](Link_para_o_ficheiro_de_dados) ```python DF = pd. read_csv('dados_de_clientes_do_amazon. csv') ``` ## Inspecção de Dados ```python DF. head() DF. info() ``` ## Análise de Sentimento ```python def analisar_sentimento(texto): # TextBlob para análise de sentimento básica sentimento = TextBlob(texto). sentiment. polarity return sentimento def obter_pontuações_de_sentimento(df): df['Sentimento'] = df['Avaliações']. apply(analisar_sentimento) return df pontuações_de_sentimento = obter_pontuações_de_sentimento(DF) pontuações_de_sentimento. head() ``` ## Visualização de Dados ### Visualização com Matplotlib ```python import matplotlib. pyplot as plt revisões_positivas = len(pontuações_de_sentimento[pontuações_de_sentimento['Sentimento'] > 0]) revisões_negativas = len(pontuações_de_sentimento[pontuações_de_sentimento['Sentimento'] < 0]) fig, axis = plt. subplots(figsize=(8, 6)) axis. barh([ 'Revisões Positivas', 'Revisões Negativas'], [revisões_positivas, revisões_negativas]) axis. set_xlabel('Número de Revisões') axis. set_title('Análise de Sentimento de Revisões de Clientes do Amazon') plt. show() ``` ### Visualização de Dados com Plotly (Este bloco faz parte da demonstração para a configuração de gráficos offline do Plotly. Consulte as diretrizes de comentários no código para obter mais informações sobre como configurar. ) ```python pyo. init_notebook_mode(connected=True) fig = go. Figure([go. Barh(y=['Revisões Positivas', 'Revisões Negativas'], x=[revisões_positivas, revisões_negativas])]) fig. show() # Para executar o bloco de código no modo offline: fig = go. Figure([go. Barh(y=['Revisões Positivas', 'Revisões Negativas'], x=[revisões_positivas, revisões_negativas])]) pyo. write_html(fig, "análise_de_sentimento. html") ``` ## Conclusão Este guia ilustra os passos básicos para realizar análise de sentimento em revisões de clientes utilizando Python e bibliotecas populares. Sinta-se livre para melhorar e estender este quadrado atendendo às suas necessidades. **Feliz aprendizado! ** 📖🎉🎉 # Documentação Técnica: Centrando Três Novamente ## Visão Geral Neste guia, explicaremos como centrar três novamente uma declaração de impressão, verificar e formatar um dataframe e realizar análise de variáveis categóricas para dados globais utilizando Python. ## Declaração de Impressão Para centrar três novamente uma declaração de impressão e evitar pontos duplicados, podemos utilizar uma explicação por linha e escrever o código primeiro: ```python print("Centre três novamente: ") print("Este um imprime várias coisas, então basta ficar comigo. ") print("") # Imprimir dataframe para verificar # Variável de dataframe: df print(df) ``` ## Verificar e Formatar Dataframe Comecemos a verificar o dataframe e garantir que não haja erros. Em seguida, verifique a forma e atualize as informações gerais sobre o conjunto de dados. ```python # Verificar dataframe print(df. info()) # Verifique se há erros se df. empty: print("Erro: O dataframe está vazio. ") senão: # Imprimir forma print("Forma: ", df. shape) # Imprimir tipos para cada coluna print("Tipos: \n", df. dtypes) ``` ## Análise de Variáveis Categóricas 1. Primeiro, verifique se há valores únicos em cada coluna: ```python def verificar_valores_únicos(df, variável): devolve df[variável]. sort_values(descendente=verdadeiro). reset_index(drop=verdadeiro) # Lista todas as colunas no dataframe colunas = df. columns # Verifique se há valores únicos em cada coluna para coluna em colunas: print(coluna, ": ", verificar_valores_únicos(df, coluna)) ``` 2. Para realizar análise de variáveis categóricas nos dados globais, defina primeiro uma função e aplique-a aos dados globais: ```python def análise_variável_categórica(df, variável): devolve pd. crosstab(índice=df[variável], colunas=df[variável], normalizar=verdadeiro, margens=falso) # Defina cores cores = {"b34D22": "azul", "b00C": "marrom", "00C92EB": "ciano", "EB_EB_zc": "verde", "d": "laranja", "5": "rosa"} # Realize a análise de variáveis categóricas nos dados globais e crie subplots fig, (ax1, ax2) = plt. subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(11, 5)) # Gráfico de contagem ax1 = sns. countplot(dados=df, x=df. columns, cores=[cores[cor] por cor em cores], ax=ax1) ax1. set_title("Gráfico de Contagem") # Gráfico de barras ax2 = sns. barplot(dados=df, x=df. columns, y="contagem", categorias="índice", cores=[cores[cor] por cor em cores], ax=ax2) ax2. set_title("Gráfico de Barras") plt. mostrar() ``` # Curso IML: Uma Guia Compreensiva para Aprender Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina Com as melhores Universidades Bem-vindo! Nesta sessão, vamos abordar o que é a notícia falsa e demonstrar um laboratório prático utilizando o aprendizado de máquina para detetar notícias falsas. ## O Que É a Notícia Falsa? - A informação falsa ou enganosa que é reportada como notícia é chamada de "Notícia Falsa". - O objetivo comum ou final da notícia falsa é causar dano ao reputação de alguém ou obter lucro através de publicidade. - O termo "notícia falsa" foi usado pela primeira vez nos anos 1890, embora a informação enganosa tenha sempre sido denunciada ao longo da história. Porém, o termo não possui uma definição clara e é frequentemente usado para se referir a toda informação enganosa. Alguns indivíduos proeminentes também o têm usado para se referir a qualquer notícia que não seja favorável a eles. ## Programa Profissional em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina Se quiser aprimorar as suas habilidades em Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML), considere matricular-se no programa profissional certificado em IA e ML de Simply Learn. Este programa inclui um certificado de conclusão e conhecimento profundo na IA e ML. Consulte os detalhes dos cursos abaixo. ## Parte de Programação ### Jupyter Notebook Comece com a abertura de um prompt de comando e escreva `jupyter notebook` para abrir um Jupyter Notebook. ### Bibliotecas de Python No Jupyter Notebook, vamos importar algumas bibliotecas principais de Python como `pandas`, `NumPy`, `matplotlib`, `sklearn`, e outras. ### Preparação de Dados Vamos baixar um conjunto de dados para notícias falsas e verdadeiras (ou, não falsas) da caixa de descrição abaixo. Em seguida, vamos importar os dados num DataFrame e inspecionar sua estrutura. #### Execução de Dados - `head()`: Exibe as 5 primeiras linhas de um DataFrame. - `shape()`: Retorna o tamanho do array como uma tupla de inteiros. #### Limpeza de Dados - `drop()`: Remove linhas ou colunas de um DataFrame. #### Junção de Dados - `merge()`: Mescla dois DataFrames com base em uma coluna em comum. ### Modelos de Aprendizado de Máquina Nesta sessão, vamos nos concentrar em dois modelos de aprendizado de máquina: - **Regressão Logística** - **Árvore de Decisão** ## Preparação de Dados ### Importação do Conjunto de Dados Vamos importar dois conjuntos de dados: um para as notícias falsas e um para as verdadeiras. Usaremos a função pandas `read_csv()` para carregar os conjuntos de dados. ### Preprocessamento de Dados - Removeremos colunas não necessárias e valores NULL. - Usaremos expressões regulares para preprocessar os dados de texto. ### Extração de Feature - Transformaremos os dados de texto em vetores numéricos utilizando o vectorizador Tf-IDF do sklearn. feature_extraction. text. ### Treino e Teste do Modelo - Vamos treinar e testar vários modelos de aprendizado de máquina em nosso dado pré-processados. - Calcularemos a pontuação de acerto do modelo para avaliar seu desempenho. ### Predição - Usaremos os modelos treinados para prever dados novos. ### Avaliação dos Resultados - Calcularemos a pontuação de precisão, F1 Score, e suporte para avaliar os resultados. ## Conclusão Após este tutorial você entenderá como trabalhar com dados de notícias falsas, pré-processar dados de texto e desenvolver modelos de aprendizado de máquina para detectar notícias falsas. Boa educação! 📚🚀 # Documentação para o Treinamento de Modelos de Aprendizado de Máquina ## Modelos Preditivos ### Teste Vore O modelo Vore Test ainda está carregando e é esperado que isso leve algum tempo. Enquanto isso, vamos discutir sua precisão. Como você pode ver, a precisão do modelo Vore Test é relativamente boa em comparação com o modelo de Regressão Linear e o modelo de Regressão Logística. #### Pontuação de Precisão Este é o seu score de precisão para o modelo Vore Test: ``` Este é o seu score de precisão: 0, 994 ``` #### Relatório Aqui está o relatório completo para o modelo Vore Test: **Classificador de Aumento de Gradiente** Para utilizar o Classificador de Aumento de Gradiente, vou importar as bibliotecas necessárias da Escalon dot: ```python from sklearn. ensemble import GradientBoostingClassifier ``` Denotei o Classificador de Aumento de Gradiente como `GB`. Aqui está o processo de treinamento para o Classificador de Aumento de Gradiente: 1. Importe os dados de treino: `X_train`, `y_train` 2. Inicialize o Classificador de Aumento de Gradiente: `GB_clf = GradientBoostingClassifier()` 3. Faça o Classificador de Aumento de Gradiente se adaptar aos dados de treino: `GB_clf. fit(X_train, y_train)` 4. Pré-vias os dados de teste utilizando `GB_clf`: `GB_pred = GB_clf. predict(X_test)` 5. Calcule o score de precisão dos dados de teste: `precisão = accuracy_score(y_test, GB_pred)` ``` Precisão: 0, 994 ``` **Floresta Aleatória** Para utilizar a classificação Floresta Aleatória, vou importar o Classificador Floresta Aleatória da Escalon dot: ```python from sklearn. ensemble import RandomForestClassifier ``` Denotei o Classificador Floresta Aleatória como `RF`. Aqui está o processo de treinamento para o Classificador Floresta Aleatória: 1. Importe os dados de treino: `X_train`, `y_train` 2. Inicialize o Classificador Floresta Aleatória: `RF_clf = RandomForestClassifier()` 3. Faça o Classificador Floresta Aleatória se adaptar aos dados de treino: `RF_clf. fit(X_train, y_train)` 4. Pré-vias os dados de teste utilizando `RF_clf`: `RF_pred = RF_clf. predict(X_test)` 5. Calcule o score de precisão dos dados de teste: `precisão = accuracy_score(y_test, RF_pred)` ``` Precisão: 0, 99 (Floresta Aleatória) ``` ### Teste de Modelos Para testar os modelos, criei duas funções chamadas `output_label` e `teste_manual`. Estas funções irão tratar as previsões de todos os modelos e retornar uma única previsão. 1. `output_label`: Esta função irá lidar com as previsões de todos os modelos e retornar uma única previsão. 2. `teste_manual`: Esta função permite aos usuários testarem o modelo fornecendo artigos de notícias personalizados. Você pode utilizar a função `teste_manual` para testar o modelo em artigos de notícias falsas e não falsas. ## Perguntas de Ent # Aprendizagem de Máquina: Ajuste de Encografamento, Conjunto de Treino, Conjunto de Teste e Tratamento de Dados Falhantes Este texto aborda dois conceitos importantes na Aprendizagem de Máquina: o ajuste de encografamento e o conceito de conjunto de treino e conjunto de teste. Além disso, toca em questões relacionadas à preparação e à análise dos dados. ## Ajuste de Encografamento O processo de ajuste de encografamento refere-se a uma condição em que o desempenho de um modelo no conjunto de dados de treino é significativamente melhor do que seu desempenho em dados não vistas (conjunto de teste) [1]. Por exemplo: > "Alta acurácia, Okay, e chamamos isso de altíssima taxa de perda (é o termo técnico). Assim, a taxa de perda é muito baixa, e a acurácia é muito alta. " > > No entanto, "quando se utiliza teste, haverá uma grande desvio-padrão que indica que a taxa de perda será muito alta, e, consequentemente, a acurácia também será baixa. Isso é chamado de ajuste de encografamento. " Para evitar o ajuste de encografamento, os praticantes frequentemente utilizam técnicas de regularização, como Dropout (para redes neurais) e outras [2]. ## Conjunto de Treino vs Conjunto de Teste no Modelo de Aprendizagem de Máquina No ambiente de aprendizagem de máquina, os dados são normalmente divididos em dois conjuntos: treino e teste. O conjunto de treino é utilizado para ensinar o modelo, e o conjunto de teste é utilizado para avaliar o desempenho do modelo [3]. A razão entre o conjunto de treino e o conjunto de teste não é fixa e depende da preferência pessoal, das necessidades do projeto e da quantidade de dados disponíveis. > "temos o conjunto de dados marcado deste milhares registos ou o que definimos antes do processo de treino, definimos uma porção deste dado e chamamos-a conjunto de teste e os restantes chamamos de conjunto de treino. " Durante o treino, o mesmo conjunto de dados passa repetidamente pelo modelo várias vezes para se adaptar e melhorar o seu desempenho. "O processo de treino lembra-se que não é só passar uma única vez através de este conjunto de dados. [. . . ] após que se atingir um desempenho satisfatório no conjunto de treino, o modelo é então submetido a um teste no conjunto de teste para avaliar o seu desempenho em ambiente real. " > "Quando o modelo é implementado, isso será o que sucede; receberá alguns registos de dados não vistos antes. Isso é um teste realista. " ## Tratamento de Dados Falhantes Os dados faltantes ou corrompidos podem afetar o desempenho de um modelo de aprendizagem de máquina e há várias formas de se tratar [4]. - Remover os registos com dados faltantes pode ser a opção mais fácil, mas não é sempre viável se a porcentagem de dados faltantes for significativa. - ReplaceBKS por um valor médio, mínimo ou máximo pode ser uma solução possível. No entanto, a escolha do valor de substituição depende do contexto específico e da natureza dos dados. [1] Ajuste de Encografamento, Acedido em 2023-04-04 <https://www.lexico.com/pt/definition/overfitting> [2] Regularização, Acedido em 2023-04-04 <https://www.scaler.ai/topicos/regularizacao/> [3] Conjunto de Treino e Conjunto de Teste, Acedido em 2023-04-04 <https://pt.towardsdatascience.com/aprendizagem-de-mquinas-conjunto-de-treino-teste-26a2092c568c> [4] Tratamento de Dados Falhantes, Acedido em 2023-04-04 <https://www.scaler.ai/topicos/preprocessing-dados/tratamento-de-dados-falhantes-no-aprendizagem-de-maquina/> # Cálculo da Precisão em Um Modelo de Aprendizado de Máquina Este texto explica como calcular a precisão de um modelo de aprendizado de máquina, utilizando o exemplo de uma matriz de confusão. O texto inclui definições e explicações para positivos falsos, negativos falsos, positivos verdadeiros e negativos verdadeiros. ## Cálculo da Precisão A precisão de um modelo de aprendizado de máquina é calculada utilizando uma fórmula matemática simples. Para obter os valores da diagonal, denotemos `d` como a soma dos elementos diagonais da matriz. Neste caso, `d = 12 + 9 = 21`. O conjunto total de dados é igual à soma de todos os elementos da matriz, que já calculamos para ser 25. Portanto, a precisão é igual a `d / total = 21 / 25`, que simplifica para aproximadamente 84%. ! [](https://www.analyticsvidhya.com/wp-content/uploads/2016/03/Confusion-Matrix.png) *Nota: A diagramada acima não está inclusa na formatação Markdown, mas deve ser uma ferramenta visual útil para compreender a estrutura e o significado básico de uma matriz de confusão. * ## Positivo Falso e Negativo Falso Um positivo falso ocorre quando o valor pré-divulgado é positivo, mas o valor real é negativo. Em contraste, um negativo falso ocorre quando o valor pré-divulgado é negativo, mas o valor real é positivo. Na amostra acima, o valor falso positivo é o valor onde o valor pré-divulgado é positivo, mas o valor real é negativo. Um positivo verdadeiro é quando ambos os valores pré-divulgado e real são positivos. ! [](https://miro.medium.com/max/1400/1*M0f4dT3S2sEep5HKXbiC7w.png) *Nota: A diagramada acima não está inclusa na formatação Markdown, mas deve ser uma ferramenta visual útil para compreender a diferença entre verdadeiros e falsos positivos e negativos. * ## Etapas no Processo de Aprendizado de Máquina O desenvolvimento de um modelo de aprendizado de máquina geralmente segue estes passos: 1. Entender o problema 2. Selecionar algoritmos adequados 3. Treinar os modelos 4. Testar os modelos 5. Colocar o modelo em produção 6. Monitorar e Iterar Em fase de treino e teste, o dado é dividido em conjuntos de dados de treino e de teste, e o conjunto de dados de treino é utilizado para treinar o modelo, enquanto o conjunto de dados de teste é utilizado para verificar a precisão do modelo. Se existirem problemas de borda ou outros fatores, o modelo pode precisar ser ajustado e retestado antes de ser implantado. ## Aprendizado Profundo O aprendizado profundo é um subconjunto de aprendizado de máquina que utiliza rede neuronal artificial com várias camadas para aprender padrões e estrutura complexas de dados. A engenharia de features é realizada automaticamente no aprendizado profundo, pois a rede neuronal determinará qual recursos são relevantes e quais descartar. Em resumo, o texto explica como calcular a precisão de um modelo de aprendizado de máquina, fornece definições para positivo falso e negativo falso, e dá uma visão geral dos passos envolvidos no desenvolvimento de um modelo de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado profundo. O texto também sugere a importância de monitorar o desempenho do modelo e iterar ao longo do tempo para garantir resultados opimais. # Aplicativos de aprendizagem de máquina na vida real e no negócios modernos O aprendizado de máquina tem diversos uses em negócios modernos. Por esta razão, pode ser discutido de várias maneiras, mas o significado é quase sempre o mesmo: como é exatamente usado o aprendizado de máquina supervisionado? Como esta questão pode ser específica, segue um exemplo prático de aprendizado de máquina supervisionado em negócios modernos: - **Detecção de spam de email** O aprendizado de máquina supervisionado é usado para detetar spam em email. Neste caso, o objetivo é treinar o seu aplicativo ou sistema para separar os emails de spam dos emails não spam. A maneira que funciona é que você tem um histórico de emails já categorizados como spam e não spam. Isso é a informação etiquetada. Em seguida, você fornece todo este email para treinar seu modelo. O modelo será treinado para detectar quais emails são spam e quais não são spam. ## Aplicativos específicos de indústria para aprendizado de máquina supervisionado - **Diagnóstico em Saúde** O aprendizado de máquina supervisionado também é usado para diagnosticar enfermidades em imagens. Por exemplo, imagens de raios X são usados para treinar modelos capazes de determinar se a pessoa está doente ou não. Em geral, existem imagens disponíveis e elas são etiquetadas como imagens de diagnóstico inapropriado ou imagens claras. O treinamento é feito gradualmente até que os modelos sejam capazes de se adaptar aos novos dados. ## Aprendizado de máquina semi-supervisionado O aprendizado de máquina semi-supervisionado é uma forma de aprendizado de máquina que se assemelha ao aprendizado supervisionado, mas ele não exige que todos os dados sejam etiquetados. - **Semi-supervisionado aprendizado de máquina em diagnóstico médico** O exemplo prático mostra uma situação real no diagnóstico de saúde. Imagem por imagem existe uma grande quantidade de dados, mas geralmente, estes dados não estão etiquetados. Sem a idéia de se trata de uma imagem ou não de diagnóstico correto, não se pode usar o dado. A iniciativa semi-supervisionada envolve a richação de dados usando mecanismos de aprendizagem de dados não etiquetados. O primeiro passo é analisar o performance tanto qualitativa ou quantitativa do modelo treinado obtida com apenas um subconjunto não etiquetado de previamente etiquetados dados. Com a ajuda de alguns mecanismos, o link de alta qualidade causado entre asimagens etiquetadas e asimagens não etiquetadas é permitido. O pré-processamento e o treinamento dos modelos pode ser utilizado para ajudar neste processo. ## Aprendizado de máquina não supervisionado - **Clustering** O aprendizado de máquina não supervisionado pode ser dividido em dois tipos principais de técnicas: clustering e associative. O clustering é um método em que grupos de objetos semelhantes são colocados. - **Association** A associação é o processo em que se tenta identificar como os objetos estão ligados juntos. Por exemplo, se alguém comprou um computador, provavelmente também vai comprar um teclado. Essa é uma associação entre computadores e teclados. ## Aprendizagem de máquina supervisionado vs. não supervisionado O aprendizado de máquina é classificado em duas categorias principais: o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado. O aprendizado supervisionado requer dados etiquetados, enquanto o aprendizado não supervisionado não exige dados etiquetados. # Documentação para conceitos de aprendizagem de máquina ## Classificador baseado em KN Existe uma similaridade a extenso, pois **k** é um número em ambos os casos, mas estes dois processos são **%0Acompletamente diferentes**. Estamos a trabalhar com um classificador conhecido como classificador de base probabilística em KN, e muitas vezes as pessoas ficam confusas ao pensar que o "knife" base é o nome da pessoa que descoberto ou desenvolveu este classificador. **Isto não é 100% verdade**. "base" é o nome da pessoa, e "naive" é o nome da pessoa, mas "naive" não é o nome de pessoa, **cerca** do direito, então "naive" é basicamente uma palavra inglesa e que tem sido adicionado devido à natureza particular deste classificador. **Classificador de base probabilística em KN** é um classificador baseado em probabilidades e faz algumas suposições de que a presença de um recurso de uma classe não estará relacionada com a presença de qualquer outro recurso **talvez** de outras classes, o que não é uma suposição forte ou precisa, pois estes recursos podem estar relacionados, e assim por diante. No entanto, mesmo que vamos com esta suposição, esta toda a algoritmo funciona bastante bem com esta suposição, e isto é a boa parte dele. Por outro lado, o termo provém disso, pelo que é a explicação. ## Aprendizado Reforçado Pode haver questões sobre o aprendizado reforçado. Pode ser condensado em várias formas, uma delas seria **poder explicar como um sistema pode jogar Xadrez utilizando o aprendizado reforçado**. O método mais adequado para explicar isso é falar um pouco sobre o que é o aprendizado reforçado e depois desenvolver mais ao fundo para explicar o processo. Primeiramente, o aprendizado reforçado tem um ambiente e um agente. O agente e **executando alguns recursos** com o objetivo de atingir um certo objetivo. Estes objetivos podem ser qualquer coisa, por exemplo, se é relacionado com um jogo, o objetivo poderia ser que você queira marcar uma pontuação alta, um valor alto, ou que seu número de vidas deve ser o máximo possível (não perder vidas) então estes podem ser alguns exemplos. Os exemplos mais avançados podem ser relacionados à indústria automóvel, onde os carros autónomos utilizam o aprendizado reforçado para ensinar a automóvel a navegar pelo trânsito e outras coisas. Agora, funciona? O sistema está ativo, e a cada vez que o agente tira um passo ou executa uma tarefa que o leva ao objetivo, o objetivo (por exemplo, maximizar a pontuação ou minimizar o número de vidas, entre outras coisas), é recompensado e a cada vez que tira uma ação que vai contra o objetivo, é descontado. É um sistema de carros e alforrifes. Para criar uma partida de Xadrez ou criar um sistema para jogar Xadrez? A forma que funciona é (isso se poderá voltar para o exemplo AlphaGo, que derrotou um campeão humano). Quando ensinamos o sistema a jogar um jogo, o sistema pode ser permitido primeiro assistir a uma partida de Xadrez (pode ser com Humano, ou com o próprio sistema, há jogos de Xadrez de computador, certo), portanto, nesse sistema de aprendizagem, precisa requerer criar uma mecanismo onde o modelo será capaz de assistir alguém jogando o jogo e então dar permissão também para o sistema começar a jogar. Isso começa do princípio, pelo sistema realmente não sabe nada sobre o Xadrez, logo é ao início uma sequência limpa, então começa simplesmente por assistir como você está jogando. Fará ações aleatórias nos meios iniciais e irá perder por entreemeado, mas ao longo de um período de tempo, precisa permitir que o sistema ou precisa jogar como alguém com o sistema - não apenas 1, 2, 3, quatro, ou cinco vezes, mas milhares de vezes, milhares de milhares de vezes, e então exatamente como AlphaGo fez isso, jogou milhões de jogos contra si mesmo. Para o jogo de Xadrez, há algo que se necessita fazer isto. Precisa permitir que o sistema jogue Xadrez e então aprenda por conta própria ao longo de repetição. ## Escolha de um algoritmo para Machine Learning Esta é uma pergunta que é bastante semelhante, mas, pela cessão, o tamanho não entra na fórmula. A questão é **qual algoritmo de aprendizagem de máquina escolher para o seu problema de classificação**. Nota-se que isto não é apenas um problema de classificação, poderá ser um problema de regressão. Neste caso, gostar-me-ia de gerir esta questão para generalizar-la, para que seja possível responder a qualquer pessoa: **Como escolher um algoritmo para o seu problema de aprendizagem de máquina? **. Simplesmente, não há forma alguma de decidir exatamente, dizendo que este é o algoritmo que vai utilizar em uma variedade de situações. Há alguns critérios, por exemplo, dependendo do problema, pode dizer que certo, mas, em que situações utilizar um algoritmo de regressão, aqui, você pode eliminar algumas vezes os algoritmos, mas, dentro das técnicas de classificação, temos as árvores de decisão, temos SVM, temos regressão logística. É possível inferir literalmente, sim, nesta situação específica, existe um algoritmo exato que pode utilizar. Isto não é possível, obviamente. PRECISA tentar uma variedade de algoritmos e veja qual dá a melhor performance e melhor acurácia, e então decidir para tomar o algoritmo. Nos problemas de aprendizagem de máquina, grande parte acontece a tente e erro. Nada do real possível que uma alguém possa apenas por olhar o problema ou compreender o problema, dizer que, "ok, nesta situação, este é exatamente o algoritmo que vamos utilizar". ## Aplicação de Machine Learning: Motor de Recomendação da Amazon A questão **pode ser ao redor do uso de máquina de aprendizagem** e esta questão é específica ao que a Amazon é capaz de recomendar outras coisas para comprar. Isso é em relação ao motor de recomendação. Onde funciona? Esta é a questão é toda ao redor do motor de recomendação. O motor de recomendação funciona **com base em vários enteros**. Por exemplo, a Amazon coleta muito dados sobre o comportamento do cliente, quem está comprando o que, e se alguém está comprando uma coisa, eles estão comprándo alguma outra coisa, assim, então é uma *Association* . Esta é um aprendizado não supervisionado. Utiliza-se deste para associar e Linkar ou relacionar itens, e isto é uma parte dele. Utiliza-se ainda para perfilar os usuários , baseado no seu idade, o seu gênero, a sua localização geográfica, e desque seu logar e comprar, tenta-se identificar se você já tem logado, então eles sabem quem você é, e seu perfil está disponível, por exemplo, sua idade, seu gênero, e a sua localização onde você comprava anteriormente, então toda esta informação é utilizada pelo motor de recomendação e isto cria sugestões para um determinado usuário. ## Classificação versus Regressão A questão pode ser muito básica, como **quando você irá aprender em vez de urbisse? Em vez de utilizar classificações, você irá utilizar regressão ou não, sim! **. Quando fazer classificação ao invés de regressão? Isso é fundamentalmente voltar à compreensão básica de classificação e regressão, pois **classificação** é utilizada quando precisamos identificar ou categorizar coisas em classes discretas. A melhor forma de responder a esta questão é tomar alguns exemplos e utilizar agora o entendimento destes exemplos, seja através da ilustração, como é difícil de realizar sem a imagem, às vezes. Por exemplo, classificação pode ser, digamos, se tivermos imagens e precisamos dividir umas das outras em categorias como gato, cachorro, elefante, tigre, dentre outras coisas, portanto esta é uma **questão de classificação** ou apenas uma questão de multiclassificação, pode ser uma questão binária de classificação, como por exemplo, se um cliente vai comprar ou não que é uma questão de classificação binária, por outro lado, pode ser na área de previsão do tempo, onde a previsão do tempo é combinação tanto de regressão como de classificação, já que, ao uma extremidade, queremos prever se vai chover ou não, que é uma questão de classificação binária, mas também precisamos prever a temperatura de amanhã, em que caso, precisamos responder com um número, como 20°, 30°, etc, assim, na previsão do tempo, utilizará-se tanto regressão como classificação. Outro exemplo é previsão dos preços de ações, onde também utilizará-se regressão. # Algoritmos de Aprendizagem de Máquina: Visão Geral e Árvore Aleatória ## Criando um filtro de spam Na prática, você terá três modelos. Suponha que você esteja testando três algoritmos, então você precisará testar todos os três modelos e determinar qual dá a melhor precisão. Após análise dos resultados, você decide se associar ao modelo que fornece os melhores resultados. 1. **Treinamento** e **avaliação** serão feitos, e depois você foca em um modelo específico. 2. Você diz, "Este é o modelo que usaremos. " 3. Em seguida, você implementará este modelo ou colocará em produção. Nessa maneira, é criado um filtro de spam. ## Árvore Aleatória ### Explicação A próxima pergunta se refere à Árvore Aleatória. Aqui, a pergunta é simples, mas explicar a Árvore Aleatória pode ser ocasionalmente um tanto complicado. Uma coisa é que a Árvore Aleatória é uma extensão de árvores de decisão, porque ela é, efectivamente, uma coleção de várias árvores de decisão. As árvores são usadas para predictiv followers: both technical and fun topics like astronomy, physics, finance, sports, food, pets, etc. ou para advertise customers: from small businesses to large corporations, we've helped hundreds of companies improved their marketing efforts and reach a larger audience. With our expertise in creating high-quality and unique content, we have helped many businesses in several industries grow their online presence and generate more leads. Ready to take your business to the next level? 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Caso você não esteja um deles, é melhor voltar ao Instagram, FaceBook ou outro canal de divulgação. ``` ``` **Como configurar logins de clientes no seus formulários** - Para configurar logins de clientes no seu formulário, primeiramente você precisa criar um banco de dados para armazenar os dados dos clientes. - Aí, crie um formulário HTML para se conectar ao seu banco de dados. - Crie uma função PHP que valide as informações digitadas pelo usuário (username e senha) e verifique se as informações correspondem aos dados do banco de dados. - Se as informações do usuário forem válidas, envie uma sessão para o usuário e dê-lhe acesso a seu conteúdo ``` ``` **Como personalizar a home page de um website WordPress** - To customize your WordPress homepage, follow these steps: 1. Log into your WordPress administration panel 2. Click on "Appearances" and then "Customize" 3. Click on "Homepage Settings" 4. Select "A static page" for your homepage 5. Choose the page you want to use as your homepage from the drop-down menu 6. Save your changes 7. Go to the "Widgets" section in the customizer and add widgets to the homepage sidebar if desired 8. Click "Publish" to save and publish your changes ``` ``` **Como conectar uma API com Firebase e Node. js** - To connect an API with Firebase and Node. js, follow these steps: 1. Install the Firebase Admin SDK for Node. js: scop ``` ``` ``` **Como fazer um Pull Request em um repositório do GitHub** - To make a pull request on a GitHub repository, follow these steps: 1. Make changes to your local copy of the repository 2. Commit your changes (use `git add`, `git commit`, and `git push origin <branch name>`) 3. Go to the GitHub repository you want to make a pull request for 4. Click on the "New pull request" button 5. Select the branch that you want to submit your pull request for and choose the target branch 6. Describe your pull request and click "Create pull request" 7. Wait for the repository owner to review and potentially merge your changes ``` ``` **Como adicionar um novo Pacote em Java** - To add a new package in Java, follow these steps: 1. Create a new directory inside of your Java project directory with the name of the new package 2. Inside the new package directory, create a Java class file with the name you want for the class 3. Write the code for your class inside of the file 4. Compile the class using the `javac` command ``` ``` **Como aumentar a performance do Node. js** - To improve the performance of Node. js, follow these steps: 1. Update to the latest version of Node. js 2. Use a production-ready build of Node. js (such as the N-API build) 3. Use the `--max-old-space-size` option to set a maximum heap size for your Node. js process 4. Optimize your code for performance (such as using caching, minimizing the use of callbacks, and minimizing the number of I/O operations) 5. Use a production-ready database driver (such as `pg-promise` for PostgreSQL or `mongoose` for MongoDB) 6. Use a production-ready caching solution (such as Redis or Memcached) 7. Use a production-ready load balancer (such as HAProxy or NGINX) 8. Monitor your application for performance issues (such as using New Relic or AppDynamics) ``` ``` **Como integrar uma API com um banco de dados no ASP. NET** - To integrate an API with a database in ASP. NET, follow these steps: 1. Install the Entity Framework package for ASP. NET 2. Define a model class that represents the data in your database (using annotations or fluent API) 3. Define a DbContext class that provides an instance of the Entity Framework's database context 4. Implement repository classes to manage the data in your model (such as `UserRepository` or `EntryRepository`) 5. Implement controller classes to handle HTTP requests (such as `UserController` or `EntryController`) 6. Use the repository classes to query and manipulate data in your database 7. Return data to the client as JSON (using `JsonResult` or` OkObjectResult`) ``` ``` **Como fazer uma tradução automatizada para o inglês** - To perform automatic translation to English, follow these steps: 1. Use a translation algorithm, such as Google Translate API or Yandex Translate API 2. Send the text to be translated to the translation API 3. Receive the translated text as a response from the API 4. Use the translation to convert the text to English 5. Save the translated text in a file or database 6. Use the translated text as needed (such as on a website or in a document) ``` ``` **Como criar consultas avançadas no MySQL** - To create advanced queries in MySQL, follow these steps: 1. Use SQL statements, such as `SELECT`, `JOIN`, and `WHERE` 2. Use subqueries to nest multiple queries within a single query (using `(SELECT. . . )`) 3. Use aggregation functions, such as `COUNT()`, `SUM()`, and `AVG()` 4. Use grouping to group rows based on one or more columns (using `GROUP BY`) 5. Use nested selects to intersect, union, or union all multiple queries (using `(SELECT. . . ) IN(SELECT. . . )`) 6. Use nested selects to create derived tables or to define subqueries (using `(SELECT. . . ) AS alias`) 7. Use common table expressions (CTEs) to simplify complex queries (using `WITH`) 8. Use window functions, such as `RANK()`, `DENSE_RANK()`, and `ROW_NUMBER()` to perform aggregate operations on multiple rows at once ``` ``` **Como fazer uma consulta SELECT em SQL** - To perform a SELECT query in SQL, follow these steps: 1. Write the `SELECT` statement, specifying which columns you want to return 2. Write the `FROM` clause, specifying the table or tables involved in the query 3. Write the `WHERE` clause, specifying the conditions for the rows to be returned 4. Use the `JOIN` clause to combine the data from multiple tables 5. Use the `GROUP BY` clause to group the rows based on one or more columns 6. Use the `HAVING` clause to filter the groups based on aggregate values 7. Use the `ORDER BY` clause to sort the rows based on one or more columns 8. Use the `LIMIT` and `OFFSET` clauses to limit the number of rows returned ``` ``` **Como remover px (pitos) em uma imagem** - To remove pits from an image, follow these steps: 1. Open the image in a photo editing program 2. Use the spot healing brush tool to remove the pits 3. Save the edited image 4. Adjust the brightness and contrast of the edited image to match the original 5. Use a denoi ``` ``` **Como criar uma AFK Feedback na SKype** - To create an AFK feedback message in Skype, follow these steps: 1. Go to your Skype profile 2. Click on "Edit Profile" 3. Click on the "Contact options" section 4. Select the "Send me away messages when I'm idle for more than" option 5. Set the duration for which you want to be away before the message is sent (e. g. 15 minutes) 6. Write the message you want to use as your AFK message in the "Away message" field 7. Save your changes ``` ``` **Como capturar um elemento na página web** - To capture an element on a webpage, follow these steps: 1. Open the webpage in your browser 2. Inspect the element you want to capture 3. Click on the "element" tab in the Inspector 4. Copy the HTML or CSS selector for the element 5. Use a tool, such as Selenium or Puppeteer, to find and capture the element ``` ``` **Como transferir dinheiro do PayPal para conta bancária** - To transfer money from PayPal to a bank account, follow these steps: 1. Log into your PayPal account 2. Click on "Wallet" and then "Transfer money" 3. Select "Transfer to your bank" 4. Enter the amount you want to transfer and the bank account information (account holder name, account number, and routing number) 5. Confirm the transfer information and authorize the transaction 6. The funds will be transferred to your bank account within a few days ``` ``` **Como adicionar uma foto de fundo para um site web** - To add a background image to a website, follow these steps: 1. find a high-quality image that fits your design 2. Save the image to your computer 3. Upload the image to your web host 4. Open your HTML file in a text editor 5. Use the following code to add the background image: ```css <body style="background-image: url('path_to_your_image. jpg'); "> ``` Replace `path_to_your_image. jpg` with the path to the image you uploaded on your web host. ``` ``` ``` **Como fazer um auto-deploy em Apache** - To perform an autodeploy on Apache, follow these steps: 1. Install Subversion (SVN) on your server 2. Create a repository on your local machine for your project 3. Create a hook script on the repository to trigger the deploy process 4. Use Subversion's post-commit hook to run the script on the server when there is a commit 5. Use a tool, such as Capistrano or Ansible, to automatically deploy the code to the server ``` ``` **Como instalar um plugin em Adobe After Effects** - To install a plugin in Adobe After Effects, follow these steps: 1. Download the plugin from the plugin developer's website 2. Unzip the plugin file 3. Move the plugin file to the Adobe After Effects plug-ins folder (on Windows: `%AppData%/Adobe/Adobe After Effects/Plug-ins/File`, on Mac: `/Library/Application Support/Adobe/Plug-ins/After Effects`) 4. Restart Adobe After Effects 5. The plugin should now be available in the Effects menu ``` ``` **Como compilar um projeto em Visual Studio** - To compile a project in Visual Studio, follow these steps: # Curso de Aprendizado Profundo em Processamento de Línguagem Natural (NLP) - Visão Geral Nos últimos anos, ambos o aprendizado profundo e o NLP (Processamento de Línguagem Natural) tiveram progressos significativos. Por exemplo, agora os computadores podem reconhecer imagens praticamente como os humanos, e um modelo como o GPT-3 pode escrever como um humano e responder a perguntas efetivamente. Essas tecnologias estão revolucionizando vários campos, como a medicina, a educação e outros, tornando-os mais inovadores e melhores. Neste vídeo, iremos conduzi-lo através do Curso de Aprendizado Profundo em NLP de forma estruturada e precisa. A seguir, você pode encontrar uma visão geral das lições: 1. **Introdução ao NLP** - Entendendo os fundamentos do NLP - Importância do NLP - Definição do NLP 2. **Pipeline de NLP** - Explicando o papel dos pipelines de NLP - Processos básicos envolvidos na processamento de texto para torná-lo adequado à compreensão máquina 3. **Aplicações reais de NLP** - Discussão de várias aplicações do NLP em nossas vidas diárias Começamos! ## O que é o NLP? Antes de discutirmos do NLP, vamos começar a compreender como os humanos comunicam e interagem entre si. Os humanos comunicações e interação principalmente por meio de fala ou texto para manifestar a sua intenção aos outros. Esta interação é chamada de linguagem natural. Em todo o mundo, várias línguas são faladas e diariamente conversas, comentários e mensagens são compartilhadas por hordas de pessoas. Este dado é valioso, pois fornece insight na memória como consumidor e insight na fé humana. No entanto, este dado não é útil para computadores, pois não está em um formato que possa ser compreendido por máquinas. As máquinas entendem binário, não palavras. Neste ponto o domínio do NLP surge em cena. **O NLP (Processamento de Línguagem Natural) é uma ramificação da inteligência artificial que lida com as interações entre humanos e computadores utilizando linguagem natural. ** O objetivo final do NLP é ler, decifrar, compreender e fazer sentido das línguas humanas de uma maneira que seja útil. Ele visa construir sistemas que possam compreender texto e realizar tarefas como tradução, verificação de gramática ou classificação de tópicos. ## Pipelines de NLP Um pipeline é uma sequência de elementos de processamento de dados conectados, representando os vários passos necessários em nosso calculo e a ordem em que ocorrem. Em neste pipeline, iremos parsar nosso dados, onde parsing significa converter nossos dados em uma forma adequada para que as máquinas possam compreender. 1. **Segmentação** (dividindo um texto lógico) 2. **Tokenização** (dividindo uma frase em suas unidades constitutivas) 3. **Stemming** (obtendo as raízes de um palavra) 4. **Lemmatization** (determinando a forma raiz ou raiz de cada palavra) 5. **Tagging com Part of Speech** (transformação de uma frase em diferentes formas de permitir que a máquina possa compreender o sentido de qualquer frase) 6. **Reconhecimento de entidades nomeadas** (identificando e classificando entidades nomeadas como pessoa, organização, local, expressão) # Engenheiro de Processamento de Linguagem Natural (NLP) Roadmap Esta guia busca localizar e classificar entidades nomeadas, mencionadas em texto não estructurado, em categorias pré-definidas. A extracção de entidades principais em um texto ajudar-nos a classificar dados não estruturados e a detectar informações importantes, o que é crucial para lidar com grandes conjuntos de dados. ## Aplicações do NLP - **Chat Bots** Os Chat Bots podem ajudar-nos a resolver problemas enquanto execution geração de linguagem natural, ou seja, eles podem manter uma conversa na língua comum. Um chatbot é nada mais do que uma aplicação de software que pode ser usada para realizar uma conversa online através de texto ou fala em lugar do contato direto com um agente humano. Talvez você já tenha visto aquelas seções ‘Falar com um dos nossos agentes' em sites; estas são usualmente chat Bots. Muitas empresas também usam bots do WhatsApp para tornar o processo menos mecânico. - **Reconhecimento de Fala** Talvez a aplicação mais popular do NLP sejam assistentes virtuais como Google Assistant, Siri e Alexa. O Processamento de Linguagem Natural compreende e traduz o língua humana, como "Hey Siri, onde está a estação de gasolina mais próximo, " em números, tornando fácil para as máquinas compreenderem. Eles reconhecem quando você está falando, convertendo fala para texto, e entende o que você solicitou. Por um longo período de tempo, assistentes virtuais tornaram-se suficientemente compactos para podermos reproduzir padrões de fala do humano quase flawlessly. - **Correção Automática** A correção automática, também conhecida como troca de texto ou simplesmente correção automática, é uma função de validação de dados automática comumente encontrada nos editores de palavras processadoras e interfaces de edição de texto para smartphones e computadores de tabela. Actua como uma verificação de ortografia e correge qualquer erro de ortografia ou gramática que possa surgir durante a digitação. Alguns software de verificação de idioma como Grammarly, Paper Rator, Reverso e outros podem até checkar como único e engajante os seus artigos sejam e isto é feito utilizando o NLP. - **Engenheiro de NLP e habilidades** O engenheiro de NLP (Natural Language Processing) é um profissional responsável por construir ecrafting computadores que podem processar, avaliar e produzir linguagem humana. O NLP se ramifica em dominios fascinantes como a análise semântica, análise de sentimento, reconhecimento facial, tradução automática de línguas e reconhecimento de fala. A tarefa do engenheiro de NLP envolve aplicar estas aplicações revolucionárias e talvez as incrustar no quadro framework existente. Para se tornar um engenheiro de NLP, envolve a aquisição de uma ampla gama de aplicações e conhecimentos, alguns dos quais incluem a habilidade de: 1. Competência em programação: Dominício de pelo menos uma linguagem de programação, como o Python, Java ou C++, combinada com uma sólida compreensão de data structures, algoritmos e princípios de engenharia de software. 2. Conhecimento da linguagem de máquina: Cultivo de uma fundação forte em algoritmos de inteligência máquina e familiaridade com técnicas avançadas como CNN e RNN é vital. 3. Técnicas de NLP: Cultivo de uma compreensão profunda de técnicas de NLP (processamento de língua natural), que abrange aspectos como preliminar texto, limpeza, análise semântica e o domínio complicado de análise de sentimento. 4. Libraries e Frameworks de NLP: Facilidade na navegação através de libraries (bibliotecas) e frameworks de NLP como o Natural Language Toolkit (nltk), Stanford CoreNLP, e spaCy, utilizando seus recursos para rapida aquisição de NLP. 5. Ciência de Dados: Desenvolvimento de uma compreensão sólida das técnicas de ciência de dados e superação dos aspectos como visualização de dados, análise estatística e o Art de a manipular dados. ## Roadmap de Engenheiro de NLP Profissional 1. Fundação Educacional: Inicie seu caminho estudando uma licenciatura apropriada em campos competentes como Ciência da Computação, Linguística ou Inteligência Artificial. Muitos engenheiros NLP notáveis ​​detinham diplomas avançados, um mestrado ou doutorado, em estes domínios. 2. Opportunidade Interna ou de Entrada-level: Considere inserir-se nas experiências práticas através de um estágio ou oportunidade de emprego de entrada-level dentro da indústria. Estas oportunidades não apenas fornecem habilidades de primeira-mão, mas também ajudam na criação de um portfólio robusto. 3. Aquisição das Habilidades e Conhecimentos: Desenvolva uma comprensão inabalável nas habilidades necessárias de engenheiro de NLP, que abrange aspectos como programação, processos, inteligência de máquina, analítica e técnicas de ciência de dados. 4. Desenvolvimento do Portfólio: Crie um portfólio bastante diversificado oferecendo exemplos que ilustrem as suas capacidades e habilidades em solução de desafios reais do NLP e validem as suas competências para potenciais empregadores. Projetos como ferramentas de analise de sentimento ou um modelo de linguagem podem suportar a sua aptitude para solucionar desafios NLP reais e validar as suas técnicas para potenciais empregadores. 5. Redes Profissionais: Participar em reuniões de conferências, oficinas e eventos indústria, para estabelecer conexões com engenheiros NLP profissionais. 6. Especialização: Reflexione sobre a possibilidade de especialização em áreas específicas de NLP, como tradução automática de línguas, reconhecimento de fala ou agente de conversa. Esta specialização não apenas diferencia-se na própria mercado de trabalho, mas também permite auferir prática em um campo específico da necessidade. Cabeçalho: O percurso para convertar-se em engenheiro de NLP envolve uma fusão de estabelecimento educacional, habilidades de primeira-mão e prática profundo por todo o dominio e superação das áreas de habilidades e conhecimento essenciais. Este texto oferece uma vista geral da função do NLP engineer (Engenheiro de Processamento de Linguagem Natural) e suas aplicações. Também delineia o conjunto de habilidades necessárias para se tornar um engenheiro de NLP e a roadmap profissional de engenheiro de NLP. Esperamos que este guia continue a clareza na excedentemente excelente área de NLP e função de engenheiro de NLP. **Referências: ** - [Engenheiro de NLP (2019) by Simply Learn](https://www.simplylearn.io/natural-language-processing-nlp-engineer-roadmap/) - [What is Natural Language Processing (NLP) and How Does it Work? (2021) by TechTarget](https://whatis.techtarget.com/definition/natural-language-processing-NLP) - [Natural Language Processing (NLP) Recruiter Guide (2021) by Hired](https://www.hired.com/salary-guide/natural-language-processing-salary-guide/) # Pesquisadores em Linguagem Natural e Seus Salários ## Introdução Os pesquisadores na área de Linguagem Natural (NLP) normalmente possuem um perfil na computação, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural. Eles publicam seus trabalhos em várias revistas acadêmicas e conferências. Este documento discutirá os salários de engenheiros NLP na Índia e nos Estados Unidos. Para uma compreensão melhor, vamos dividir os intervalos salariais com base no nível de experiência de um profissional. ## Engenheiros NLP de Nível Inicial ### Índia Os salários variam entre 2, 5 milhões de rupias a 5 milhões de rupias ao ano. ### EUA Os salários variam entre $60, 000 a $90, 000 ao ano. Os Engenheiros NLP de Nível Inicial normalmente possuem um perfil na computação ou em outra área relacionada e têm alguma experiência com NLP. No entanto, eles talvez ainda não tenham trabalhado em projetos de grande escala em Empresas. --- ## Engenheiros NLP de Nível Médio ### Índia Os salários variam entre 5 milhões a 8 milhões de rupias ao ano. ### EUA Os salários variam entre $90, 000 a $120, 000 ao ano. Os Engenheiros NLP de Nível Médio têm experiência em trabalhos NLP durante algumas décadas. Eles se sentem à vontade em lidar tanto com aspectos técnicos quanto com relacionados ao negócio em projetos de NLP. Poderão possuir responsabilidades de líderes e serem responsáveis em garantir que os projetos de NLP sejam concluídos à tempo e à especificação. --- ## Engenheiros NLP de Nível Único ### Índia Os salários variam desde 8 milhões de rupias a 15 milhões de rupias ao ano. ### EUA Os salários variam desde $120, 000 a $165, 000 ao ano. Os Engenheiros NLP de Nível Único têm uma experiência extenso na área de Linguagem Natural e geralmente são considerados autoridades em tecnologias, métodos e ferramentas de NLP. Eles podem servir como especialistas em materiais, liderar equipes de engenheiros e outros profissionais de NLP e serem responsáveis em garantir o sucesso a longo prazo dos projetos de NLP. --- ## Humanos versus Inteligência Artificial Os humanos são criaturas fantásticas, capazes de tomar decisões, comunicarem-se uns com os outros, reconhecer padrões e dados, lembrar o que as pessoas disseram e adaptarem-se a novas situações. Em contrapartida, a inteligência artificial desenvolve sistemas de computadores que podem cumprir tarefas que exigem inteligência humana. Os computadores podem fornecer resultados mais precisos, interagirem com os seres humanos usando a sua língua natural, aprenderem de seus erros e adaptarem-se a novos ambientes. --- ## Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo O Aprendizado de Máquina e o Aprendizado Profundo são métodos utilizados na Inteligência Artificial para ajudar os computadores a aprenderem e tomarem decisões com base em dados anteriores. O Aprendizado de Máquina permite aos computadores prever decisões ou tomar decisões com base em dados anteriores, enquanto o Aprendizado Profundo é um subconjunto do Aprendizado de Máquina que se aplica a muitas diferentes bibliotecas de software. O Aprendizado Profundo utiliza redes neurais artificiais para criar modelos que podem aprender com grandes conjuntos de dados, enhance a performance com mais dados. O Aprendizado Profundo é como uma "caixa mágica" que transforma informação bruta em a saída necessária. Ele utiliza grandes conjuntos de dados não etiquetados e utiliza redes neurais artificiais para treinar o modelo, que em seguida pode ser testado com novos dados. --- ## Conclusão Os engenheiros NLP desempenham um papel crítico no campo de Inteligência Artificial e são bem remunerados por sua experiência. Entender os intervalos salariais dos engenheiros NLP na Índia e nos Estados Unidos pode ajudar você a planejar o seu caminho de carreira e negociar seus salários de forma eficiente. Além disso, o Aprendizado de Máquina e o Aprendizado Profundo são ferramentas potentes que podem ajudar os computadores a aprenderem e tomar decisões com base em dados anteriores. Ao entender como essas tecnologias funcionam, pode aplicá-las para resolver problemas complexos e fazer decisões melhores em sua vida pessoal e profissional. # AI com Machin Learning e Deep Learning (Português de Portugal) Este documento se concentra no uso de Inteligência Artificial (AI), Machin Learning (ML) e Deep Learning em várias aplicações. ## Introdução Neste caso, discutimos um robô que identifica livros e os dá ao leitor. Embora ainda não tenha encontrado uma biblioteca com um robô dessa natureza, certamente seria legal quando isso acontecer. Aqui, discutimos alguns dos componentes envolvidos neste processo, especificamente a tradução de dados escritos à mão ou impressos em formato digital. Isto é uma tarefa desafiadora, porque envolve compreender e traduzir centenas e centenas de livros sem conhecimento previamente da sua conteúdo. Nestes casos, usamos o Deep Learning pois permite-nos aproveitar exemplos donde já se classificou um grande número de livros, possibilitando a comparação de textos e a identificação de temas dos livros, como automóveis ou construção robótica. O dado digital é analisado, e em seguida, text mining utilizando machine learning é empregado para realizar uma classificação básica do tema envolver (por exemplo, reparação de automóveis e computadores). Esta classificação permitiria ao sistema identificar livros relacionados com automóveis auto-controlados. Depois identificado, o livro é dado ao leitor. Agora possamos resumir o que discutimos: ## Resumo - AI, Machin Learning e Deep Learning são campos de investigação que ajudam a máquinas a aprenderem e tomarem decisões baseadas em dados. - Deep Learning é um subconjunto de Machin Learning, que é um subconjunto de Inteligência Artificial. - Deep Learning emprega redes neurais artificiais para lidar com grande quantidades de dados e tomar decisões complexas. ## Experiência Humana vs AI/ML A Inteligência Artificial, com os seus capacidades de aprendizagem de máquina, pretende repor ou superar as habilidades humanas em várias tarefas. O Machin Learning aprende com dados e experiências passadas, enquanto o Deep Learning é uma ferramenta específica do Machin Learning para lidar com grande quantidades de dados e tarefas complexas. ## Aplicações de AI e ML 1. AI/ML em Geração de Notícias: Sistemas AI podem gerar notícias baseadas em canais de notícias e analisar artigos para entregar notícias precisas aos usuários. 2. Dispositivos de Casa Inteligente: Programas de assistente como Amazon Echo, Google Command e Cortana utilizam AI e ML para responder às consultas dos usuários e comandos, transformando dispositivos em assistentes interativos. 3. Deteção de Spam: O Machin Learning é comumente utilizado na detecção de spam, onde ele analisa o conteúdo do email e filtra emails baseados em padrões aprendidos. 4. Melhoria de Resultados de Busca: O Machin Learning ajuda a melhorar os resultado de busca classificando e reduzindo fornecimentos baseados na interação dos usuários e preferências. 5. Máquinas Reativas: Algumas sistemas, como aqueles de lavanderia, são reativas e apenas reagem a seu ambiente sem capacidades de memória ou de aprendizagem. 6. Máquinas com Memória Limitada: Estes sistemas têm memória limitada e podem aprender de experiências passadas, mas não retêm memórias específicas de instâncias individuais. 7. Sistemas com Teoria da Mente: Sistemas de AI com a capacidade de entender as emoções humanas e adaptar o seu comportamento de acordo são chamados de sistemas de Teoria da Mente. Isso é importante para criar AI que interaja com os seres humanos de modo que possamos lá compreender. 8. Auto-Consciência: Sistemas de AI com auto-consciência podem entender seus estados internos, prever as emoções de outras pessoas e agir de forma apropriada. Isso é crucial para AI sistemas para se evoluir e adaptar ao seu ambiente. 9. Tipos de Machin Learning: - Aprendizagem Supervisionada: Sistemas que predizem resultados futuros baseados nos dados passados e requerem tanto entrada quanto saída para fornecer treino ao modelo. - Aprendizagem Não Supervisionada: Sistemas que identificam padrões ocultos nos dados de entrada sem serem explicitamente programados. - Aprendizagem Reforçada: Sistemas que aprendem baseados em recompensas e castigos e adaptam o seu comportamento baseado no feedback recebido. 10. Deep Learning: Deep Learning, uma subcategoria de Machin Learning, emprega redes neurais artificiais para tomadem complexas decisões baseadas em grandes quantidades de dados. Ele se destaca ao lidar com grandes e complexos conjuntos de dados, mas exige treino significativo e poder de processamento. Este é apenas um breve resumo dos tipos e das aplicações de AI, Machin Learning e Deep Learning. Para uma compreensão mais detalhada, recomendamos fortemente estudar e tomar certificação em Machin Learning. # Entendendo Mineração de Texto A Mineração de Texto é uma técnica utilizada para explorar grandes quantidades de dados de texto não estruturados e analisar-lo para extrair padrões. Este processo é ajudado por software que pode identificar Conceitos, padrões, tópicos, palavras-chave e outros atributos no dado. Aqui, vamos proceder para as detalhes da mineração de texto. ## Mineração de Texto: Uma Visão Geral A Mineração de Texto envolve os seguintes passos: 1. **Extração de Informação do Sistema ou Pre-processamento de Texto**: Este passo examina o texto não estruturado, procura palavras importantes e encontra relações entre elas. 2. **Categorização ou Transformação de Texto**: Esta técnica rotul fields text documents under one or more categories. The categorization of text data is done based on input-output examples. 3. **Agrupamento ou Seleção de Atributos**: O Agrupamento é utilizado para agrupar textos que têm conteúdos similares. Ele garante que nenhum documento é omitido da pesquisa e obtém todos os documentos que têm conteúdos semelhantes. 4. **Técnica de Visualização**: Esta técnica simplifica o processo de encontrar informações relevantes utilizando bandeiras de texto para representar um grupo de documentos ou um documento único. A compactness is indicated using colors. 5. **Redução de Texto ou Interpretação ou Avaliação**: Esta técnica reduz a composição do documento e resumir os detalhes dos documentos, tornando-os fáceis de ler e entender o conteúdo. ## Importância da Mineração de Texto ### Agrupamento de Documentos O Agrupamento de Documentos é importante na mineração de texto, pois tem múltiplas aplicações em Gerenciamento de Conhecimentos e Recuperação de Informação. É fácil agrupar documentos semelhantes em grupos significativos, como nos jornais em que as secções são frequentemente agrupadas por Negócios, Desportos, Política, e assim por diante. ### Identificação de Padrões A Mineração de Texto é o processo de busca automática de grandes quantidades de texto para padrões de texto e reconhecimento de recursos. Recursos como números de telefone e endereços de e-mail podem ser extratos utilizando comparações de padrões. ### Insights de Produtos A mineração de texto permite extrair grandes quantidades de texto, por exemplo, opiniões dos clientes sobre produtos. Minerando revisões de consumidores, pode oferecer Insights como os recursos preferidos, os recursos mais odiados, melhorias necessárias e revisões de produtos de concorrentes. ### Monitoramento de Segurança A Mineração de Texto ajudam monitorar e extrair informações de artigos e informes para propósitos de segurança nacional. ### Personalização de e-commerce A Mineração de Texto é cada vez mais popular entre revendedores de e-commerce para aprender mais sobre os consumidores, pois é o processo de análise de informações de lits de informações de texto a fim de identificar padrões e ganhar Insights. Retailers can target specific individuals or segments with personalized offers and discounts to boost sales and increase Customer Loyalty by identifying customer purchase patterns and opinions on particular products. ## Kit de Ferramentas da Linguagem Natural (nltk) O Natural Language Toolkit (nltk) é um conjunto de modelos abertos de python utilizados para aplicar análise de linguagem natural em dados de texto humano. Aqui, vamos discutir o ambiente de setup de nltk. ### Setup do Ambiente 1. Abre o Prompt do Anaconda e inicia o interpretador de Python executando o comando `python`. 2. Verifica a versão da versão do Python com o comando `import nltk`. 3. Baixa a biblioteca nltk disponível executando o comando `nltk. download()`. Isto abrirá a janela de download do nltk. 4. Verifica o diretório de download, seleciona todas as páginas do pacote e clica em `Download` para baixar nltk para seu Python. 5. Testa a configuração passando o comando `Idiom from nltk. corpus import Brown` em Python. O corpus `Brown` irá mostrar as diferenças sistemáticas entre as difереrences entre os diferentes gêneros disponíveis de palavras. ### Importação de um Módulo específico do nltk Corpus Para importar um módulo inteiro do nltk corpus, use o asterisk com o nome do módulo. Por exemplo: `import nltk. book*`. Isto carregará todos as opções disponíveis no módulo nltk. book. ### Explorando o Corpus Brown Para importar o Corpus Brown, execute o comando `nltk. corpus. load('brown')`. ### Entendendo a Extração de Texto e Pre-processamento de Texto 1. **Tokenização**: Este é o processo de dividir fluxos constantes de texto em palavras e frases. Trabalha dividindo palavras usando pontuação e espaços. 2. **Engrams**: Engrams são combinações de palavras adjacentes ou letras de comprimento n no texto. Engrams são muito úteis na mineração de texto ao requisitar extrair padrões de texto. 3. **Stop Words**: Stop words são palavras da linguagem natural que têm significado ignorável, como 'a', 'and', 'or', 'the', e outras palavras semelhantes. Essas palavras também ocupam espaço no banco de dados ou aumentam o tempo de processamento, então é melhor remover tais palavras armazenando uma lista de words. 4. **Stemming**: O Stemming é utilizado para reduzir uma palavra para a sua base ou stem de palavra removendo sufixos como 'helps', 'helping', 'helped' e 'helper-O' para a raiz 'help'. 5. **Lemmatization**: A lemmatização é a metodologia de agrupar os diferentes tipos de uma palavra para que eles possam ser analisados como um item único. Ela utiliza listas de vocábulos ou análise morfológica para obter a raiz da palavra. Ela utiliza o banco de dados de WordNet. # Documentação Técnica: Análise de Textos usando NLTK em Python Este documento fornece uma visão geral da análise de textos usando a biblioteca NLTK (Natural Language Toolkit) em Python. Ele abrange várias técnicas de processamento de textos, incluindo tokenização, stemming, lemmatização, etiquetagem de tipo de seguimento (POS), reconhecimento de entidades nomeadas e análise sintática. ## Etiquetas de Tipo de Seguimento (POS) Nas análises de texto, as etiquetas de tipo de seguimento servirão como rótulos especiais atribuídos a cada palavra num corpus de texto para indicar o tipo de seguimento e outras categorias gramaticais, como tempo, número e caso. Este tópico ilustra como as etiquetas de tipo de seguimento são definidas e utilizadas. ``` As etiquetas de tipo de seguimento são rótulos especiais atribuídos a cada token ou palavra num corpus de texto para indicar o tipo de seguimento e outras categorias gramaticais como tempo, número e caso. Por exemplo, nesta frase "Alice escreveu um programa", as etiquetas de tipo de seguimento são: - Alice: Substantivo - escreveu: Verbo - um: Artigo - programa: Substantivo ``` As etiquetas de tipo de seguimento são úteis para tarefas como lemmatização, construção de reconhecimento de entidades nomeadas e extração de relações entre palavras. ## Reconhecimento de Entidades Nomeadas O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) busca extrair uma entidade real do texto e categorizá-la em categorias pré-definidas, tais como nomes de pessoas, organizações, locações, etc. Muitas perguntas de mundo real podem ser respondidas com a ajuda do NER. Por exemplo, na frase "Google, América, Larry Page são nomes de pessoa, local ou organização", Google, América e Larry Page são considerados nomes de entidades e possuem diferentes tags como Pessoa, Organização ou Entidade Geopolítica. ## Fluxo de Trabalho em processamento de Linguagem Natural Você encontrará aqui um fluxo geral de trabalho para o Processamento de Linguagem Natural (NLP): 1. Tokenização: Divide o texto em pequenas partes (tokens ou palavras) e remove a pontuação. 2. Remoção de Palavras Paradas: Remove palavras comuns que não prestam relevância ao análise. 3. Stemming & Lemmatização: Reduz as palavras a sua forma base para que possam ser analisadas como um único item. 4. Etiquetagem de tipo de seguimento: Etiqueta as palavras com base em seu tipo de seguimento. 5. Recuperação de Informação: Extrai informações relevantes do arquivo de origem (M1 Brown Corpus, por exemplo). # Análise de Texto para um Conjunto de Dados Este documento detalha os passos para realizar análise de texto para um conjunto de dados chamado `tweets. CSV`. O conjunto de dados consiste em tweets de seis empresas aéreas dos EUA, juntamente com suas sentimentos (positivo, negativo e neutro). Os tweets estão localizados na coluna `text`, e as sentimentos na coluna `Airline sentiment`. ## Extraindo Tweets Relevantes 1. Primeiro, vamos importar as bibliotecas necessárias e ler o conjunto de dados: ```python import pandas as pd dados = pd. read_csv('tweets. CSV') ``` 2. Use `re` para encontrar os tweets relevantes: ```python import re tweets_relevantes = re. findall(r"@\w+", dados['text']) ``` 3. Agora, vamos salvar o resultado em um arquivo chamado `referencias. txt`: ```python with open('referencias. txt', 'w') as f: para cada tweet em tweets_relevantes: f. write(tweet + '\n') ``` ## Extraindo Frases Nominais 1. Vamos extrair todas as frases nominais e salvar-las em um arquivo chamado `frases_nominais. txt`: ```python import re from itertools import chain, groupby frases_nominais = [] def é_nome(palavra): # Mantenha sua regra de noun aqui . . . def find_frases_nominais(sentença): # Mantenha sua função de busca de frases nominais aqui . . . para cada index, linha em dados. iterrows(): sentença = linha['text'] frases_nominais. extend(find_frases_nominais(sentença)) with open('frases_nominais. txt', 'w') as f: para cada frase em frases_nominais: f. write(frase + '\n') ``` ## Sobre Gramática Livre de Contexto Uma gramática livre de contexto consiste em: - `sum`: Alfabeto (um conjunto de símbolos terminais) - `NT`: Conjunto de não-terminais (um conjunto de produções) - `r`: Conjunto de regras (um subconjunto de NT x sum) - `u`: Conjunto de produções com símbolos de partida (u é um subconjunto de r) - `s`: Símbolo de partida (um dos símbolos em NT) Uma gramática livre de contexto gera um idioma `L` capturando constituência e ordem das cadeias geradas. ### Representação de Gramática Livre de Contexto Uma frase pode ser representada como uma frase nominal seguida por uma frase verbal. - Frase Nominal: Determinante + Nominal - Frase Verbal: Verbo + Nominal - Determinante: Dado pelas regras - Nominal: Dado pelas regras - Verbo: Enviado no conjunto de dados e varia de acordo com as suas regras definidas - Nominal: Dado pelas regras (por exemplo, nouns podem ser John, Jim, cachorro, gato) ## Modelos de Linguagem Grandes Os modelos de linguagem grandes são sistemas de inteligência artificial avançados que podem processar e gerar grandes quantidades de dados de texto. Eles têm aplicação em vários campos, como: - Tradução - Reconhecimento de fala - Geração automática de resumos . . . onde podem aprender de grandes quantidades de dados, levando a entreg # Melhorando a Comprensão de Linguagem com Inteligência Artificial Geradora Entre as línguas diferentes, a precisão melhorada pode ser alcançada usando a Inteligência Artificial Geradora (AI Geradora), que oferece vários benefícios. Nesta secção exploraremos as duas aplicações chave: análise de sentimento e recomendação de conteúdo. ## Melhoria da Precisão Os modelos de linguagem de tamanho grande podem analisar e classificar o sentimento ou as emoções expressas no texto, proporcionando valor para pesquisas de mercado, monitoreamento de marcas e análise de redes sociais. ## Recomendação de Conteúdo Estes modelos podem ser utilizados para fornecer recomendações de conteúdo personalizadas, melhorando a experiência do usuário e o engajamento em plataformas como sites de notícias ou serviços de streaming. ### Análise de Sentimento Os modelos de linguagem de tamanho grande são armas poderosas para a compreensão da tonalidade, sentimento ou emoção de uma peça de texto. #### Exemplo: Google Bert, D 2, OpenAI Chat GPT, Microsoft Bing Alguns modelos de linguagem de tamanho grande conhecidos são Google Bert, D 2, OpenAI Chat GPT e Microsoft Bing, entre outros. Estes modelos permitem que os usuários interajam com e gerem texto, imagens e mais com baixo esforço. #### DAL 2 & Chat GPT/D/B * **DAL 2**: O DAL 2 foi desenvolvido pela OpenAI, é uma aplicação AI multimodal que combina visão, texto, audio, e multidimensionalidade imagética. O DAL 2 gera imagens a partir de prompts de usuário, ligando elementos visuais às ideias do usuário. [Mais sobre o DAL 2](#DAL-2) * **Chat GPT e Chat GPT D**: Ambos o Chat GPT e o Chat GPT D (uma interface de chat criada a partir da API do OpenAI) tiveram louvor mundial devido às suas habilidades de conversar realista, permitindo que os usuários interajam com a AI e forneçam ajustes através de feedback interativo. A Microsoft anunciou uma investida significativa na OpenAI e está planejando integrar uma versão de GPT no seu motor de pesquisa Bing, [como revelado no dia 14 de março de 2023](#Integração-de-GPT-no-Bing). ## Recomendação de Conteúdo Recomendações personalizadas de conteúdo podem ajudar a melhorar a experiência e o engajamento dos usuários em plataformas como sites de notícias e serviços de streaming. #### Google Bard Aplicações de AI generativa notáveis, como o Google Bard, demonstram a versatilidade dos modelos de linguagem de tamanho grande e seu potencial impacto em diferentes áreas. --- **Atenção: ** Para uma exploração mais aprofundada da AI Geradora, reúna-se o [Programa pós-graduado em Genética e Aprendizagem de Máquina](#Programas-Cortos-em-Genética-e-Aprendizagem-de-Máquina), oferecido em parceria com a Universidade Per e a IBM, conforme descrito no bloco de descrição abaixo. --- ## Futuro da AI Geradora Com as evoluções na tecnologia da AI, a AI Geradora está em expansão, ao incorporar-se em diversas indústrias, ampliando sua capacidade para criar vários tipos de conteúdo, facilitando sua interpretação e otimizando os fluxos de trabalho existentes. --- **Atenção**: - Para mais sobre o [DAL 2](#DAL-2): [DALL-E 2: Como Funciona e Suas Capacidades](https://github.com/joe-morton/content/blob/main/deep-learning-101/DALLE2_how_it_works_capabilities.md) - Para a integração de GPT no Bing: [Microsoft Investirá Fortemente na OpenAI, Integrando ChatGPT no Bing](https://www.vice.com/en/article/w7kryw/microsoft-chatgpt-investment) --- **Programas Cortos em Genética e Aprendizagem de Máquina** Se você estiver considerando uma mudança de carreira para a AI, considere nosso [curso curto em Genética e Aprendizagem de Máquina](https://pe.ibm.com/publ09079usen/) oferecido em parceria com a Universidade Per e a IBM. Um currículo simples e imersivo garante que os candidatos se tornem profissionais de AI prontos para o mercado de trabalho. **O Que é a AI Geradora? ** A AI Geradora é uma subcampo da AI que se concentra na criação de conteúdo, o qual inclui texto, imagens, vídeos, e outros tipos de conteúdo, usando dados como base. **Como a AI Geradora Funciona** A AI Geradora recebe uma solicitação como entrada, seja o texto, uma imagem, áudio ou até mesmo notas musicais. Em resposta a esta solicitação, os algoritmos de AI criam novo conteúdo relacionado à entrada original. O conteúdo varia da resolução de problemas até o dados sintéticos em forma de imagens, áudio e vídeo. As primeiras aplicações de AI utilizavam APIs e ferramentas sofisticadas exigindo entendimento especializado. Mantendo a estrutura original, conteúdo e URLs intactas, o texto traduzido com correções à pontuação, gramática, terminologia e formatação para garantir a claridade e atendimento aos guidanças de Markdown ficou assim: # Aprendizagem Profunda: Diferenciais e Aplicações A aprendizagem profunda, um subconjunto de aprendizagem de máquina, já existe por um bom tempo e oferece numerosas capacidades, particularmente em lidar com grandes quantidades de dados não estruturados, como imagens, voz e até mesmo texto. A aprendizagem de máquina tradicional, por outro lado, enfrenta dificuldades neste tipo de dados não estruturados. Portanto, a aprendizagem profunda é superior em processar e analyzar dados não estruturados. **Vantagens da Aprendizagem Profunda sobre Aprendizagem de Máquina Tradicional** 1. **Lidar com Grandes Quantidades de Dados Não Estruturados: ** A aprendizagem profunda se destaca na gestão de grandes quantidades de dados não estruturados, enquanto a aprendizagem de máquina tradicional enfrenta esse desafio. 2. **Reconhecimento e Processamento de Imagens: ** Com o crescente demanda de reconhecimento e análise de imagens, a aprendizagem profunda é necessária devido à sua capacidade de executar algoritmos complexos e obter melhor desempenho com grandes quantidades de dados. 3. **Extração Automática de Recursos: ** A aprendizagem profunda permite a automação do processo de extração manual de recursos, tornando-o mais rápido e eficiente. **Aplicações da Aprendizagem Profunda** 1. **Saúde: ** A aprendizagem profunda já obteve importantes avanços na saúde, particularmente no oncologia. Por automatizar o diagnóstico de câncer, o processo de predição ou detecção de doenças como câncer pode ser expedito, melhorando o cuidado da saúde do paciente. 2. **Robótica: ** A aprendizagem profunda é amplamente utilizada em robôs, permitindo aos robôs processarem e fazer sentido em imagens, voz e sons em indústrias, segurança, defesa, e humanóides. 3. **Carros Autónomos: ** A aprendizagem profunda é essencial nos carros autónomos, permitindo aos carros processarem vídeos de sua introdução, determinar obstáculos e tomar decisões baseado em sinais de tráfego. 4. **Tradução de Máquina: ** A aprendizagem profunda pode ser utilizada em tradução de máquina, simplificando o processo de entender várias línguas pelo instantâneo tradução do conteúdo escrito. 5. **Síntese: ** A aprendizagem profunda é utilizada na síntese, tais como a composição de música e colorização de imagens, que são áreas emergentes com grande potencial. **Entendimento sobre Redes Neurais** A aprendizagem profunda é baseada nas redes neurais, as quais são concebidas para simular o cérebro humano. Enquanto um neurônio biológico tem um núcleo, dendrites, axônio e sinapses, um neurônio artificial (também conhecido como perceptron) tem uma unidade central, entradas pesadas, soma das entradas e uma função de ativação. O processo de treino em um neurônio artificial envolve alterar os pesos e categorias para produzir saídas precisas. --- # Redescendinges Neurais: Entendendo Funções de Ativação Este documento fornece uma visão geral sobre as funções de ativação em redes neurais, incluindo Sigmoid, ReLU, Limiar e Função Tangente Hiperbólica. ## Função Sigmóide A Função Sigmóide é um tipo comum de função de ativação usada em redes neurais. Ela tomada a soma peseada como entrada (ver [Soma Peseada](#soma-peseada)) e produz um resultado entre 0 e 1. ``` f(x) = 1 / (1 + e^(-x)) ``` ! [Função Sigmóide](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/e3/Sigmoid_function.svg/360px-Sigmoid_function.svg.png) ### Soma Peseada A Soma Peseada é a soma do produto da peso (`Wi`) e do valor de entrada (`xi`) para cada neurônio em camada, mais um limiar (`b`). ``` soma_peseada = Wi * xi + b ``` ## Função Limiar (Função Passo) A Função Limiar, também conhecida como função passo, produz um resultado de 0 para qualquer valor menor ou igual ao limiar e 1 para qualquer valor superior ao limiar. O limiar normalmente é 0 em maior parte dos casos. ``` f(x) = 1 se x >= limiar 0 caso contrário ``` ## ReLU (Unidade Linear Retificada) ReLU é uma função de ativação popular que produz o resultado como o valor da entrada se o mesmo for maior que 0, sendo o resultado 0 caso contrário. Isso resulta em uma saída não-negativa, ajudando a prevenir o problema do gradiente zanado. ``` f(x) = max(0, x) ``` ## Função Tangente Hiperbólica A Função Tangente Hiperbólica é semelhante à Função Sigmóide mas produz um resultado entre -1 e 1. Ela aplica a soma peseada como entrada e produz um resultado da seguinte forma: ``` f(x) = tanh(x) = (e^x - e^(-x)) / (e^x + e^(-x)) ``` ! [Função Tangente Hiperbólica](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/3c/Tangent_hyperbolique_fonction_de_Sigmoid_avec_plaine_zéro.svg/360px-Tangent_hyperbolique_fonction_de_Sigmoid_avec_plaine_zéro.svg.png) ## Funções de Ativação em Redes Neurais As funções de ativação são essenciais em redes neurais porque elas adicionam não-linearidades, o que permite que a rede aprenda padrões e relações complexos entre entrada e saída. Different funções de ativação são adequadas para diferentes aplicações, e a escolha da função de ativação pode ter um impacto significativo na performance da rede. ### Por que funções de ativação? As funções de ativação são necessárias para introduzir não-linearidades, o que é o motivo de seu uso em redes neurais. A introdução de não-linearidades permite que a rede aprenda padrões e associações complexas entre entrada e saída. ## Diferenças entre Função Sigmóide e Função Limiar A principal diferença entre a Função Sigmóide e a Função Limiar (Função Passo) é a gradual crescimento da Função Sigmóide versus a mudança repentina da Função Limiar (Instantânea). A Função Sigmóide fornece um aumento graduado de 0 para 1, enquanto a Função Limiar rapidamente transforma-se de 0 para 1 em um valor de limiar específico. ## Vantagens de ReLU ReLU (Unidade Linear Retificada) é uma função de ativação popular que apresenta múltiplas vantagens. Ela resulta em uma saída não-negativa, o que ajuda a prevenir o problema do gradiente zanado. Além disso, é eficiente computacionalmente, tornando-a muito adequada para redes neurais em escala large. --- ## Referências - [Função de Ativação](https://www.geeksforgeeks.org/activation-functions-deep-learning/) - [Função Sigmóide](https://pt.wikipedia.org/wiki/Sigmoid_function) - [Unidade Linear Retificada (ReLU)](https://pt.wikipedia.org/wiki/Rectified_linear_unit) - [Função Tangente Hiperbólica](https://pt.wikipedia.org/wiki/Hyperbolic_tangent) # Processo de Treinamento de Rede Neural no Aprendizagem Profunda ## Resumo Este documento descreve o processo de treinamento de rede neural no aprendizagem profunda, explicando como as redes neurais aprendem através do processo de propagação para frente e propagação para trás, minimizam erros e otimizam pesos e offsets. ## Propagação para Frente Durante **propagação para frente**, os dados ou a informação movem-se em uma direção para frente, seguindo uma sequência de camadas. Os entrada são tomadas e efectuado uma soma ponderada, o offset é adicionado, e a função de ativação é aplicada para produzir a saída. ## Propagação para Trás Durante **propagação para trás**, a saída é comparada com o valor real, e a diferença entre eles é o erro, também conhecido como função de custo. Atrém-se a minimizar este erro utilizando uma função de otimização para alterar os pesos e o offsets. ## Função de Custo A função de custo é definida usando vários métodos, mas o mais comum é a Múltiplo da Erro Quadrático Médio (MEQ), que é simplesmente a quadrática da diferença dos erros ou a soma das quadráticas das diferenças. ## Descida do Gradiente Utilizamos o mecanismo de descida do gradiente para otimizar a função de custo. O mecanismo de descida do gradiente identifica como alterar os pesos e o offset por minimizar a função de custo, e o erro próprio é enviado de volta para o sistema como feedback. ## Taxa de Aprendizagem A taxa de aprendizagem é um hiperparâmetro que define a taxa à qual o sistema deve ajustar os pesos e offset. Um aprendizagem lenta resultará em um tempo de treino longo, enquanto um aprendizagem alto pode levar à oscilações e pode nunca convergir. ## Exemplo Neste exemplo, estamos tentando classificar imagens de animais como gatos ou cães. Cada imagem é alimentada, um por uma vez, e os valores dos píxels são multiplicados por pesos e passados através de camadas até o nível do nível de saída. A saída nunca será uma saída explicitamente nomeada; em vez disso, será uma saída binária (0 para um cão, 1 para um gato). ## Convergência A convergência é uma situação em que todo o processo de treino para para quando a função de custo é minimizada, e dizemos que a rede se converteu. No entanto, a convergência não acontecerá sempre, e em raras ocasiões, o sistema pode não aprender. ## Conclusão No aprendizagem profunda, o processo de treino é simplesmente encontrar os melhores valores dos pesos e offsets para cada neurônio na rede, para que a precisão seja máxima. A primeira coisa que vamos fazer é entender os fundamentos, e começando com os fundamentos, vamos iniciar com o que é aprendizagem profunda. ## Aprendizagem Profunda A aprendizagem profunda é uma tentativa de reproduzir aprendizado do cérebro humano que opera através de funções matemáticas complexas. Ela permite que os computadores façam tarefas semelhantes aos seres humanos, tais como carros autônomos e assistência de voz ativada por comando, e alcança freqüentemente o desempenho de nível humano. ## Vantagens da Aprendizagem Profunda A aprendizagem profunda oferece escalabilidade, engenharia de recursos reduzidos e transferência de tarefas. Ela brilha quando os algoritmos de aprendizagem tradicional lutam, especialmente na reconhecimento de voz, classificação de imagens, e detecção de objetos. Ao aumentar os dados, o desempenho da aprendizagem profunda melhora, ao contrário dos algoritmos de aprendizagem tradicional de analyses que se esvaziam com mais dados. Adicionalmente, a necessidade de engenharia de recursos é reduzida significativamente na aprendizagem profunda, tornando-a mais acessível para principiantes. ## Por quê aprender Aprendizagem Profunda A aprendizagem profunda é um jogo changer em diversos aspectos, ofertando desempenho de state-of-the-art, escalabilidade com os dados, redução significativa da engenharia de recursos e transferência de tarefas. Ele o poder com você com habilidades state-of-the-art para abordar problemas complexos, escalar com os dados e alcançar resultados impressionantes sem a necessidade de engenharia de recursos elaborada. Sua transferência de tarefas fornece uma vantagem estratégica, tornando-se uma habilidade essencial para praticantes modernos de aprendizagem de máquina e de Inteligência artificial. ## Caminho para se tornar um Engenheiro de Aprendizagem Profunda Para se tornar um engenheiro de aprendizagem profunda, uma série de passos essenciais precisa ser concluída: 1. Aprender e dominar o Python: o Python forma a base para muitas bibliotecas e quadros profundos de aprendizagem. Dominar a sintaxe Python, sua estrutura de dados e conceitos de programação básicos é essencial. 2. Desenvolver uma compreensão sólida dos conceitos matemáticos para aprendizagem profunda, incluindo álgebra linear, cálculo e modelagem probabilística. 3. Ganhar experiência prática: Comece a construir e experimentar com modelos profundos de aprendizagem usando projetos abertos, competições ou cursos online. 4. Manter-se atualizado(a) com os artigos de pesquisa académica e tendências da indústria. 5. Continuamente praticar e melhorar: Desenvolvendo habilidades em aprendizagem profunda requer regular prática, experimentação e iterar. Não se encoraje a equivocar-se. Sigando este caminho, está bem na via de converter-se em proffessional de aprendizagem profunda. # Engenheiro de Aprendizagem Profunda Roadmap Este mapa estrategia os passos para tornar-se um Engenheiro de Aprendizagem Profunda, abrangendo os conceitos essenciais, ferramentas e práticas necessárias para o campo. ## Tabela de Conteúdos 1. **Álgebra Linear** - Vetores e Matrizes - Operações 2. **Cálculo** - Diferençação - Íntegração 3. **Estatística** - Probabilidade - Distribuições 4. **Redes Neurais** - Entendendo Redes Neurais - Funções de Perda - Funções de Ativação - Inicialização dos Pesos - Problema do Gradiente Explodendo ou Desaparecendo 5. **Arquiteturas** - Redes Neurais de Propagação para Frente - Autoencoders - Redes Neurais Convolucionais (CNN) - Redes Neurais Recurrentes (RNN) - Transformadores - Redes Adversariais (GAN) - Maps Auto-Organizados (SES) - Arquiteturas Evoluintes (Neuro Evolution of Augmenting Topologies) 6. **Ferramentas e Frameworks de Aprendizagem** - TensorFlow - PyTorch - Keras - MXNet - scikit-learn - CARAS - MLFlow 7. **Otimização do Modelo** - Distorção (Transferência de Conhecimento de Modelos Maiores para Menores) - Quantização (Diminuição do Tamanho do Modelo sem Perda Significativa de Desempenho) - Pesquisa de Arquiteturas Neurais (Métodos Automáticos para Encontrar Arquiteturas Ótimas) 8. **Projetos de Mão Apenas - Tarefas de Aumento Ou Diminuição de Complexidade - Aplicando Arquiteturas Aprendidas - Experimentando Técnicas de Otimização do Modelo 9. **Tópicos Avançados** - Explorando Tópicos Avançados em Aprendizagem Profunda - Contribuindo para o Campo Excitatante de Aprendizagem Profunda ## Observações - Esta jornada requer dedicação, aprendizado contínuo e um interesse desconﬁtido por resolver problemas complexos. - Manter-se atualizado com as pesquisas literaturas mais recentes, técnicas e tecnologias emergentes. - Engajar-se com a comunidade de IA através de fóruns, blogs e conferências. - Considerar se unir na comunidade online especializada em IA e participar de conferências como Neural InfoCom, CVPR, ou ICLR. ## Classificação de Imagens No contexto de Aprendizagem Profunda, focalizamos o seguinte: 1. **Aprendizado Semi-Supervisionado** - Fornece aproximações sem etiquetas para a máquina. - Os exemplos de circulo e triângulo são usados como exemplos nas seções seguintes. 2. **Modelo Categorial** - Predizer se o input é um círculo, triângulo ou outra forma. 3. **Modelo Regressão** - Predizer valores flutuantes ou numerais baseados no input (sem enfoque do conteúdo atual) ## A Rede Neural 1. **Camada de Entrada** - Processa dados e emite uma saída. - A estrutura mais básica, chamada perceptron, contém um único neurônio. 2. **Caixa Escura** - Camadas ocultas contém redes que são o coração da aprendizagem profunda. - Cada neurônio está associado a um bias e tem canais que transmitem informações para a camada seguinte. - Os pesos e biases determinam a informação transmitida de neurônio para neurônio. 3. **Camada de Saída** - A última camada emite uma saída prevista após processar a informações das camadas anteriores. - Em um cenário de classificação, a saída poderia ser um círculo ou um triângulo, representando a saída prevista. ## Dentro do Neurônio 1. **Soma Ponderada** - A soma ponderada de cada entrada e o peso da canal que é passada é encontrada. - Imediatamente seguida a adição do bias. 2. Função de Ativação - A soma final é então sujeita a uma função específica, chamada de função de ativação. - As funções de ativação determinam a ativação ou inativação da célula. - Algumas funções de ativação populares incluem a função sigmóide, ReLU e função tangente hiperbólica, entre outras. Este é uma introdução às conceções e estruturas essenciais das Redes Neurais. Para uma compreensão mais profunda, é recomendado um estudo mais aprofundado. Função Método de Limiar ====================== A próxima função a discutir é a função de limiar. É uma função de ativação baseada em limiar. Se o valor de x é maior que um valor determinado, a função é ativada e disparada, caso contrário, não. É bastante simples: é sim ou não, verdadeiro ou falso. Aqui está um exemplo: ``` `tanto que eu não quero testar por improváveis, apenas uma resposta direta - eu não quero saber se há um valor parcial nele, ele é verdadeiro ou é falso` Função Retificadora =================== A função retificadora, também conhecida como a função de unidade linear rectificada, é a função de ativação mais comummente usada em vários modelos. Embora eu me debateria que a função retificadora é a mais comum, ela é realmente frequentemente usada. Ela fornece a saída de x se x é positivo e 0 caso contrário. Aqui está um exemplo: ``` A função retificadora fornece a saída de x se x é positivo e 0 caso contrário, o que a torna ideal para redes neurais, pois ela pode lidar com dados não lineares. É fácil de entender e puede evitar o problema de gradientes obterem valores nulos. ``` Função Retificadora vs Função Sigmoide ================================= Ambas as funções de ativação retificadora e sigmoide são usadas como funções de ativação, mas cada uma tem suas vantagens. A função retificadora é beneficiosa para grandes conjuntos de dados e pode lidar com o problema dos gradientes obterem valores nulos. Já a função sigmoide tem sido a mais comumente usada e é utilizada para ativação suave, mas pode ter dificuldades ao lidar com o problema dos gradientes obterem valores nulos. Função Hyperbólica Tangente ============================ Outra função de ativação é a função de tangente hiperbólica, que é similar à função sigmoide, mas tem um domínio de -1 até 1. É usada em redes neurais para modelar dados não lineares. A função de tangente hiperbólica pode ser expressa como: ``` `1 - e^(-2x) / (1 + e^2x)` ``` Função de Custo =============== A função de custo é uma métrica usada para medir a diferença entre a saída previsível da rede neural e a saída real de um conjunto de dados de treinamento etiquetado. O valor de custo é usado para encontrar os pesos e offsets ótimos durante o processo de treinamento. No contexto de formas geométricas, a função de custo pode ser calculada da seguinte forma: 1. Coletar um grupo de dados que foram etiquetados (por exemplo: triângulo, quadrado, círculo). 2. A rede neural faz uma predição baseada nos dados etiquetados (por exemplo: predição de um quadrado ser um triângulo ou um triângulo ser um círculo). 3. Se a predição está errada, o custo pode ser medido e comparado ao resultado real. Backpropagação =============== A backpropagação é o processo de encontrar o gradiente da função de perdida com relação às pesos e offsets em uma rede neural. É usado para fazer ajustes nos pesos e offsets durante o processo de treinamento para minimizar o valor de custo ou erro. Aqui está um exemplo de backpropagação: 1. A rede neural faz uma predição e calcula o erro ou custo. 2. O erro ou custo é propagado para ajustar os pesos e offsets iteraтивamente, em pequenas incrementos, através de grandes conjuntos de dados. Exemplo de Rede Neural ======================= Se você gostaria de ver um exemplo simples de uma rede neural, vamos construir uma que preve os preços de bicicletas baseados em alguns de seus recursos. Aqui está como isso funcionaria: 1. Camadas de Entrada: CC, Mileage, Abs 2. Camada Oculta: Auxilia na melhoria da precisão da saída. 3. Camada de Saída: Preço da Bicicleta A camada oculta de neurônios processa um subconjunto dos inputs. Os neurônios na camada oculta são ativados baseados na soma ponderada dos inputs e um offset. A backpropagação ocorre entre os neurônios da camada oculta, e os pesos são ajustados para minimizar o erro ou custo. ``` swift A rede neural é ainda muito nova em desenvolvimento, mas já tem sido desde meados de anos 90. Ela é apenas acessível à maioria das pessoas graças a avanços em tecnologia. ``` # Redes Neuroniais: Uma Introdução Os computadores nos permitem automatizar muitas tarefas, e as redes neuroniais estão à frente dessa automação. Nossa rede neuronal é considerada treinada quando o valor para a função de custo é mínimo. O objetivo é reduzir o erro o mais possível, e quando chegamos em um ponto onde o erro é mínimo, nossa rede neuronal é considerada treinada. Recentemente, desenvolveram-se vários métodos para medir esse valor mais precisamente, embora alguns deles estão além do alcance desta introdução. Talvez você se pergunte, "Até que ponto do nosso caminho precisamos ir até que a rede neuronal não precisa mais ser treinada? " Sobre treinar uma rede neuronal demais poderá levar à baixa performance. Felizmente, existem agora ferramentas que permitem-no saber quando parar de treinar. Isso é muito útil uma vez que estamos apenas começando a explorar as capacidades de redes neuroniais. ## Descida do Gradiente Para minimizar a função de custo, usamos a descida do gradiente. Vamos olhar a gráfica da função de custo em relação ao valor previso. Com isso podemos ver vários valores de y e erros entrando, assim como as mudanças ocorrendo nas linhas. Para descida do gradiente, começamos com um ponto aleatório no gráfico. Tipicamente, você pega seus dados e escolhe aleatoriamente onde começar no dado, embora começar no início seja geralmente usado porque encontrar uma grande quantidade de dados não é uma questão significanta. A propagação avança adiante e encontramos nosso custo ou erro, que é plotado no gráfico. Situamos-nos no ponto onde o gradiente é positivo, podemos mover-nos para a direita. Então, movemos-nos um pouco para a esquerda quando o gradiente se torna negativo. Finalmente, tentamos experimentar o ponto onde o gradiente é zero, mas é importante ser cuidadoso, pois possivelmente há mínimos locais. Neste caso, o menor valor da função de custo poderia aparecer em qualquer lugar, mesmo se não for o mínimo global. Por isso, é necessário ser cuidadoso quando o gradiente aponta para zero, pois talvez se encontrem à esquerda onde apenas fez uma pequena queda, levando-nos a pensar que estamos no mínimo certo, mas poderá ser um mínimo local. Com os pesos corretos podemos dizer que nossa rede é treinada. Aqui estão algumas plataformas de aprendizado profundo populars atualmente: * TensorFlow: Um software abrindo-se desenvolvido por Google. Vamos testar um exemplo com ele em breve. * Deep Learning for J: Uma plataforma Java para desenvolvedores que são familiarizados com a linguagem de programação Java. TensorFlow pode ser acessado através do Python, mas o acesso é separado de muitas linguagens de programação, tornando-a mais flexível. * Caffé: Cross está trabalhando com tensor flow, e também pode fazer outra coisa sozinha. * Torch: Outra plataforma de aprendizado profundo com várias ferramentas adicionadas. * scikit-learn: O pacote de Srihpêthôn também tem uma rede neuronal que você pode programar, embora ela seja fundamentalmente simples o que também pode ser feito em TensorFlow se for retirada de todas as funcionalidades. Os tensores são arranjos usados no aprendizado profundo. Pode ter dimensões variáveis: um tensor de dimensão 5 aparece como [b, k, m, q], que representa uma entrada em forma de matriz. Os tensores também podem ser mais detalhados, como visto no tensor de 3 dimensões, que inclui uma imagem com cores como uma terceira dimensão. A palavra tensor vem do tensor flow, uma biblioteca popular no aprendizado profundo, e é uma ferramenta aberta desenvolvida por Google para definir e executar cálculos em tensores, tornando-a uma linguagem padrão no aprendizado profundo. Aqui está um exemplo simples de usar o TensorFlow para identificar dígitos à mão escritos usando a base de dados MNIST, uma coleção de 70 000 dígitos à mão escritos e suas labels. Isso é um exemplo ótimo porque é suficientemente simples para correr através de vários algoritmos de categorização de máquina, treiná-los e obter o mesmo resultado. No entanto, redes neuroniais apresentam beteres soluções e respostas quando tratando de dados complexos e recursos. Neste caso, os dígitos à mão escritos da base de dados MNIST são usados para treinar a máquina, com uma nova imagem de dígito receptada e a identificação do dígito em seguida. Este processo parece familiar se você trabalhou com outras ferramentas de máquina de treinamento de modelos que treinam os modelos para enquadrar e então testá-los. Para Inicializar e executar esse código no JupyterLab, siga esses passos: 1. Abra o Anaconda Navigator. 2. Inicie JupyterLab. 3. Abra um novo Notebook. 4. Instale o TensorFlow e NumPy (se não já instalá-los). ``` conda install tensorflow conda install numpy ``` Agora você está pronto para usar o TensorFlow em seu ambiente de programação! # Exemplo do MNIST Data Set com TensorFlow ## Importando Bibliotecas Importaremos as seguintes bibliotecas: - TensorFlow (TF) - NumPy (como `py`) - Matplotlib (como `PLT`) ```python import tensorflow as TF import numpy as py import matplotlib. pyplot as PLT ``` ## Importando e Lendo os Dados Importaremos o conjunto de dados MNIST e lê-o. ```python # Importar dados de entrada input_data = TF. keras. datasets. mnist # Criar variáveis para armazenar as imagens de treinamento e as suas respectivas etiquetas MNIST_train_images, MNIST_train_labels = input_data. load_data() # Encodeador de uma variável de uma: MNIST_train_labels = MNIST_train_labels. reshape((-1, 10)) ``` ## Exibindo os Dados Veja o tamanho das características e das etiquetas para entender os dados que estamos trabalhando. ```python # Imprime o tamanho das características print("Forma dos imagens de treino do MNIST: ", MNIST_train_images. shape) # Imprime o tamanho das etiquetas print("Forma dos rótulos de treino do MNIST: ", MNIST_train_labels. shape) ``` Deve-se ver esta saída: ``` Forma dos imagens de treino do MNIST: (60000, 28, 28) Forma dos rótulos de treino do MNIST: (60000, 10) ``` Temos 60, 000 imagens de treino, cada uma com um tamanho de 28x28, e suas respectivas labels. ## Construindo a Rede neural Aqui está um exemplo de uma rede neural simples para MNIST, utilizando TensorFlow e Keras: ```python # Tamanho de nódulos na camada de entrada input_size = 784 # Tamanho de nódulos na camada escondida hidden_size = 128 # Tamanho de nódulos na camada de saída output_size = 10 # Definir o modelo model = TF. keras. Sequential() # Camada de entrada model. add(TF. keras. layers. Flatten(input_shape=(28, 28))) # Camada escondida model. add(TF. keras. layers. Dense(hidden_size, activation='relu')) # Camada de saída model. add(TF. keras. layers. Dense(output_size, activation='softmax')) # Compile o modelo model. compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Treinar o modelo model. fit(MNIST_train_images, MNIST_train_labels, epochs=5) ``` ## Predizendo as etiquetas Após treinar o modelo, vamos prever as etiquetas das primeiras 10 imagens no conjunto de dados de treino e exibi-las. ```python # Predijalas as etiquetas predicted_labels = model. predict(MNIST_train_images[: 10]) # Exibe as primeiras 10 previsões print("Primeiras 10 previsões: ", predicted_labels. argmax(axis=1)) ``` Deve aparecer uma saída semelhante à seguinte, com as etiquetas reais e suas etiquetas correspondentes previstas: ``` Primeiras 10 previsões: [5 5 5 5 0 1 7 7 6 2] ``` Estes exemplos são apenas um ponto de partida para trabalhar com o conjunto de dados MNIST usando TensorFlow e Keras. Você pode expandir este exemplo para construir redes neurais mais complexas, experimentar com diferentes arquiteturas e ajustar os parâmetros de hiperparâmetro. # TensorFlow e Carass: Entendendo as Diferenças ## Introdução Este documento discutirá as diferenças entre TensorFlow e Carass, duas bibliotecas de código-fonte aberto populares para aprendizado de máquina e aprendizado profundo. ## APIs - **API**: Interface de Programação de Aplicativos - **API de Baixo Nível**: Detalhada e fornece mais controle sobre funções - **API de Alto Nível**: Simplificada e fornece mais funcionalidades com menos comandos O *TensorFlow* é ambos uma API de baixo e de alto nível, enquanto que o *Carass* é uma API de alto nível que utiliza várias APIs de baixo nível como um backend para simplificá-las. Em contraste, o *PyTorch* é uma API de baixo nível. ## Velocidade O *TensorFlow* é muito mais rápido e é utilizado para tarefas de alta performance, enquanto que o *Carass*, que opera em cima do TensorFlow, é mais lento devido a ter que esperar pela implementação do TensorFlow antes de começar. O *PyTorch* tem a mesma velocidade ao *TensorFlow*, já que são ambos APIs de baixo nível. O *Carass* é uma classe de envoltória para o TensorFlow e tem adicionado funcionalidades de abstração, o que o faz mais lento na velocidade de cálculo comparado ao TensorFlow e PyTorch. Os dois TensorFlow e PyTorch são praticamente iguais na velocidade, e o PyTorch apresenta uma melhoria na velocidade de desenvolvimento devido a funcionalidades internas que podem significativamente reduzir o tempo de desenvolvimento. ## Arquitetura O *TensorFlow* tem uma arquitetura complexa que é difícil de usar, mesmo com sua framewok Carass tentando torná-la mais fácil. Em contraste, o *Carass* tem uma arquitetura mais simples e é mais fácil de utilizar. O *PyTorch* também tem uma arquitetura complexa, mas sua legibilidade é menor que a Carass. O TensorFlow utiliza gráficos computacionais, fazendo com que seja muito complexo e difícil de interpretar, mas possui capacidade computacional incrível em diferentes plataformas. ## Conjuntos de Dados e Depuração O *TensorFlow* funciona com conjuntos de dados grandes devido à sua alta velocidade de execução, porém a depuração pode ser desafiadora devido à sua natureza complexa. O *Carass* só funciona com conjuntos de dados pequenos desde que sua velocidade de execução seja mais lenta. Os programas no Carass exigem menos frequentemente depuração devido à sua natureza mais simples. O *PyTorch* pode gerenciar tarefas de alta dimensão mais facilmente e é mais fácil de depurar que ambos o TensorFlow e Carass. ## Facilidade para o Desenvolvimento Escrever código no *TensorFlow* é desafiador devido aos conceitos complexos como gráficos computacionais e tensores. É geralmente utilizado quando funcionalidades específicas são necessárias, especialmente no meio de pesquisa. O *Carass* é simples e intuitivo, fazendo dele uma opção boa para iniciantes. *PyTorch* é mais fácil do que TensorFlow, porém ainda é relativamente difícil para iniciantes. ## Facilidade para Distribuição A distribuição com *TensorFlow* é fácil devido ao uso do TensorFlow Serving, um sistema de serviço flexível e de alta performance para modelos de aprendizagem de máquina projetado para ambientes de produção e implantações. O *Carass* pode ser implantado tanto usando o TensorFlow Serving ou Flask o que o torna, porém, um tanto fácil. O *PyTorch* utiliza PyTorch Mobile para implantação fácil, porém a implantação com TensorFlow ainda é mais fácil em geral, já que o TensorFlow Serving pode atualizar o modelo de aprendizagem em execução no backend a qualquer momento, sem que o usuário perceba. ## Dispositivos ao Edge O PyTorch Mobile permite um processo suave para se ir do treinamento à implantação ficando dentro do ecossistema do PyTorch, fornecendo um fluxo de trabalho inteiro que simplifica o ambiente de pesquisa para dispositivos ao Edge. Ou ainda eliminateda a resistência da basicamente dados pessoais. ## Conclusão No final da conta, a escolha entre *TensorFlow*, *Carass*, e *PyTorch* depende das suas necessidades específicas e circunstancias. O *TensorFlow* tem implementado vários níveis de abstração para tornar a implementação de aprendizado de máquina profundo e redes neurais simples e para simplificar a depuração. O *Carass* é simples e intuitivo, fazendo dele uma boa opção para iniciantes. O *PyTorch* é preferido por pesquisadores, porém não é tão amplamente usado em produção como o TensorFlow. A facilidade de uso combinada com o modo de execução egero por padrão para uma depuração mais fácil o torna a opção preferida para soluções rápidas e modelos menores, enquanto as extensões de implantação em ambientes tanto de servidores quanto de dispositivos móveis do TensorFlow, juntamente com a falta de sobrecarga de ao menos uma linguagem para Python, o torna a opção preferida para empresas que trabalham com modelos de aprendizagem de máquina. Comparação entre TensorFlow 1. 0 e TensorFlow 2. 0: Diferenças Principais e Benefícios O TensorFlow 2. 0 traz uma série de melhorias e alterações em relação ao seu antecessor, o TensorFlow 1. 0. Aqui está uma descrição das principais diferenças e benefícios: ## Execução Eager Uma das alterações mais significativas do TensorFlow 2. 0 é o suporte à execução eagar por padrão. Isso permite que você possa construir e executar modelos imediatamente, com o seu código comprimido e simplificado em comparação com o TensorFlow 1. 0. No TensorFlow 1. 0, você teria de escrever código como este: ```python with tf. Session() as sess: sess. run(tf. global_variables_initializer()) result = sess. run(model, feed_dict={X: X_train, Y: y_train}) ``` No TensorFlow 2. 0, você pode apenas criar um modelo e executá-lo: ```python model = create_model() result = model(X_train, y_train) ``` ## API Alta-Nível: Keras No TensorFlow 2. 0, o Keras é a API alta-nível oficial. Ele fornece uma variedade de APIs para a construção de modelos, como sequencial, funcional e subclasse, permitindo-lhe escolher o nível de abstração adequado para seu projeto. ### API Sequencial A API sequencial é a forma mais comum, onde as suas camadas vão de um lado para o outro, em uma ordem sequencial. ### API Funcional A API funcional permite que você realize a separação das camadas, de modo que você terá o seu entrada vindo de um lado, e ela se diversifique em dois modelos completamente diferentes, e depois eles se juntam novamente. Uma delas poderá ser dedicada ao classificação, enquanto a outra pode ser dedicada somente à regressão linear, ou uma rede neural básica de repropagação posterior, e depois essas duas se juntam novamente em outra camada. ### API de Subclasse A API de subclasse é a mais complexa, pois você está construindo seus próprios modelos e pode subclasse seus próprios modelos em classes. ## Scope de Variáveis No TensorFlow 1. 0, para utilizar as camadas TF como variáveis, teria que escrever um bloco de variáveis TF. No TensorFlow 2. 0, você apenas coloca as suas camadas sob o sequential, e elas são automaticamente definidas como long as elas são camadas planas. ## Cleanup da API No TensorFlow 2. 0, muitas APIs foram removidas em virtude do uso falho e simplificado. Alguns recursos legados que não estão no 2. 0 incluem TF Gans, TF aplicativo, TF contrib, TF flags, e TF logging. ## TF Function e Autograph No TensorFlow 1. 0, as funções Python eram limitadas e não podiam ser compiladas ou exportadas/reimportadas, obrigando-o a repetir novamente seu código. No TensorFlow 2. 0, pode escrever uma função Python usando a TF function para que ela seja marcada para compilação com a JIT do Python JIT. O recurso de autograph na TF function auxilia a escrever código de grafo usando síntaxe Python natural. ## Hierarquia e Arquitetura No TensorFlow 2. 0, a API orientada a objetos é onde você vai passar o maior tempo de seu tempo. Inclui as classes TF, estimadores, perdas e métricas, fornecendo bibliotecas reutilizáveis para a construção de modelos. Você também pode acessar a API de baixo nível TF para obter controle extensivo sobre seus modelos. O TensorFlow 2. 0 pode ser executado em várias plataformas, incluindo CPU, GPU e TPU. ## Preparação de Dados No TensorFlow 2. 0, o primeiro nível vai ser o seu dado lido e processado. Você vai usar as colunas de características do TF Data para alimentar seu TF Cross ou seus estimadores pré-feitos. ## Estratégia de Distribuição Também precisará decidir sobre a sua estratégia de distribuição, determinando em qual máquina você vai rodar o seu modelo (CPU, GPU, ou TPU). ## Modelo Salvo No TensorFlow 2. 0, o modelo salvo melhorou, garantindo que os números flutuantes sejam truncados de forma consistente ao passar de uma máquina para outra. ## Serviço TensorFlow O TensorFlow Serving está disponível para a execução de modelos em ambientes de produção, especialmente para o setor bancário e outras indústrias que requerem processamento de alto desempenho. ## TensorFlow Lite O TensorFlow Lite permite que você execute modelos do TensorFlow em Android, iOS, Raspberry Pi e outros dispositivos. ## TensorFlow. js O TensorFlow. js é uma biblioteca JavaScript para a execução de modelos do TensorFlow no navegador e servidor Node. js. # TensorFlow: Trabalhando com Constantes e Variáveis ## Introdução Este documento fornece uma visão geral breve sobre como trabalhar com constantes e variáveis no TensorFlow, uma biblioteca de aprendizado de máquina popular e de código aberto. ## Criando Constantes No TensorFlow, você pode criar constantes usando a função `tf. constant()`. Aqui está um exemplo de como criar uma matriz de 2x3 preenchida com um: ```python import tensorflow as tf # Crie uma constante preenchida com um. ones = tf. constant(ones=[1. 0] * 6) ones. shape = (2, 3) # Também é possível criar arrays de constantes. array_of_constants = tf. constant([43, 61]) ``` ## Criando Variáveis As variáveis no TensorFlow permitem que você altere seus valores durante a execução do grafo computacional. Aqui está um exemplo de como criar uma variável: ```python # Crie uma variável. my_variable = tf. Variable(initial_value=tf. constant([0. 0] * 6), shape=(2, 3)) # Altere os valores da variável. my_variable. assign([1. 0] * 6) my_variable. shape = (2, 3) ``` ## Sessões No TensorFlow, as sessões são usadas para executar o grafo computacional e avaliar os nós. Aqui está um exemplo de como configurar e executar uma sessão: ```python # Configure uma sessão. with tf. Session() as sess: # Inicialize as variáveis globais. sess. run(tf. global_variables_initializer()) # Realize operações e imprima os resultados. const1 = sess. run(tf. constant(10)) const2 = sess. run(tf. constant(2. 0)) var = sess. run(tf. add(const1, const2)) print(var) ``` ## Jupyter Notebook Para este tutorial, eu utilizará o Jupyter Notebook. Certifique-se de ter a versão mais recente do Python (3. 6) e do TensorFlow instalados no seu ambiente. Você pode instalar o TensorFlow usando pip ou Anaconda. ```bash pip install tensorflow ``` ou ```bash conda install tensorflow ``` Além disso, você pode verificar a versão do tensorflow executando o seguinte comando: ```python print(tf. __version__) ``` ## Conclusão Este documento fornece uma visão geral básica sobre como trabalhar com constantes e variáveis no TensorFlow. Em sessões futuras, exploraremos estes conceitos e abordaremos temas mais avançados. Acompanhe-nos! # Trabalhando com TensorFlow: Guia para Iniciante ## Resumo do Projeto Neste guia, vamos discutir um projeto em que foi necessário lidar com uma quantidade significativa de arrendondamento para convertendo valores de dólar ou valores de ponto flutuante em um formato com apenas dois dígitos décimais. Vamos explorar várias opções para alcançar este objetivo, como multiplicar por 100 e arredondar, ou converter em um inteiro. ### Arredondar Valores de Ponto Flutuante Para arredondar valores de ponto flutuante, você pode fazer uso da função `tf. cast()`, que converte o tipo de dado do tensor. Por exemplo, para converter um tensor float32 com os valores 4, 6, 4, 2, etc. , podemos converter em um inteiro da seguinte forma: ``` tf. cast(seu_tensor_float32, dtype=tf. int32) ``` Neste exemplo, chamaremos o tensor resultante de `integer32`. ### Transposta de Tensores Às vezes, é necessário transpor um tensor, especialmente ao reformatar uma matriz. Para transpor um tensor, você pode fazer uso da função `tf. transpose()`. Por exemplo, para transpor o tensor `integer32`, podemos transpor o seguinte: ``` tf. transpose(integer32) ``` Isso produz o mesmo array, mas com as colunas e linhas invertidas. ### Multiplicação de Matrizes A multiplicação de matrizes é outra operação essencial em tensor flow. Considere uma matriz `A` de forma (m, n) e um vetor `v` de forma (n, ). A multiplicação matriz-vetorial pode ser realizada usando a função `tf. matmul()` da seguinte forma: ``` tf. matmul(A, v) ``` ### Funcionalidade Básica de TensorFlow O TensorFlow é construído sobre o NumPy e oferece muitas funções matemáticas. Essas funções podem ser encontradas no módulo `tf. math`, que inclui funções como `cos`, `abs`, `angle`, entre outras. ## Uso Prático Vamos agora colocar em prática esse conhecimento. Vamos levar o `tensor32` tensor anterior e transpor lá usando `tf. transpose()`. ``` A = tf. transpose(integer32) ``` Em seguida, podemos multiplicar `A` com um vetor `v` para obter o resultado `av`. ``` v = tf. constant([5839, 4, 2]) # Defina o vetor v av = tf. matmul(A, v) ``` Em seguida, imprimos o tensor `A` e o resultado `av` usando a função `print()`. ``` print("A: \n", A) print("av: \n", av) ``` O TensorFlow é uma ferramenta muito popular quando se trata de regressão linear e o processamento de modelos, muito assim que o NumPy. Com TensorFlow, muitas funções matemáticas estão disponíveis para uso em seu modelo de tensor flow. ## Modelo de Predição Agora que temos um entendimento básico do TensorFlow, vamos avançar para criar um modelo de predição usando o TensorFlow. Começaremos importando os pacotes necessários, incluindo `tensorflow`, `numpy`, `pandas`, `matplotlib`, e `seaborn`. Depois, percorremos os passos de criar um novo modelo do TensorFlow e utilizando a ferramenta poderosa que é o TensorFlow para o aprendizado de máquina. # Análise de Dados de Qualidade do Ar em Python Este guia descreve os passos para a análise de dados de qualidade do ar em Python usando Pandas e TensorFlow. ## Visão geral Neste tutorial, vamos trabalhar com um conjunto de dados de qualidade do ar, especificamente olhando para pre-processamento de dados, formatação de dados e análise exploratória de dados (EDA). ### Descrição dos dados O conjunto de dados contém colunas como Bandung (perfil), data, horário, 03 co, NO2, SO2, CO2, PM1, PM 2. 5, PM4, e PM10. O conjunto de dados consiste em cerca de 8. 000 linhas. ### Importando Bibliotecas Para seguir este tutorial, certifique-se de ter as seguintes bibliotecas instaladas: - pandas - numpy ### Carregando os dados ```python import pandas as pd # Carregar os dados df = pd. read_csv('C: /Drive/caminho_ao_seu_dado. csv') ``` ### Pre-processamento dos dados Antes de começarmos a análise, vamos pre-processar os dados para torná-los mais manegeáveis. #### Combinando data e hora ```python df['Data_e_hora_unificada'] = pd. to_datetime(df['data'] + ' ' + df['hora']) ``` ####Converter Data_e_hora_unificada em dados horários ```python df['Data_e_hora_unificada'] = df['Data_e_hora_unificada']. dt. normalize() ``` #### Despejar colunas não necessárias ```python df. drop(columns=['Bandung', 'estado'], inplace=True) ``` ### Análise Exploratória de Dados (EDA) Agora que os dados estão pre-processados, vamos fazer alguma análise exploratória. ####Exibindo as primeiras cinco linhas dos dados ```python df. head() ``` #### Calculando estatísticas ```python df. describe() ``` #### Identificando e lidando com valores fora de faixa Da nossa análise, se houver valores fora de faixa nos dados, vamos lidar com eles de maneira apropriada. ### Passos futuros: - Análise adicional usando o TensorFlow para modelagem e predictividade - Engenharia de recursos e seleção de recursos - Visualização dos dados usando bibliotecas apropriadas, como Matplotlib ou Seaborn # Preparação e Análise de Dados no Air Care Este documento descreve os passos tomados para preparar e analisar dados no domínio do Air Care. O processo envolve limpeza, pré-processamento e interpolação dos dados para garantir uma análise significativa. ## Resumo Neste projeto de ciência de dados, possuímos um conjunto de dados relacionado ao Air Care. O conjunto de dados fornecido vem com algumas questões, como uma distribuição assimétrica e valores atípicos. Nossa meta é abordar estas questões e configurar os dados corretamente de forma que, quando executamos a análise, não surjam quaisquer problemas ou viéses. ### Análise de Dados Iniciamos avaliando que a variável de temperatura é uma variável exponencialmente variável neste conjunto de dados, portanto, decidimos executar uma transmissão logarítmica nela. Esta foi uma escolha de domínio específica feita pelos especialistas em dados do Air Care. Para demonstrar o impacto dessa transmissão no dados, criamos dois quadros de dados: um com os valores originais de temperatura e outro com os valores de temperatura logarítmicos. Depois disso, geramos histogramas para ambos os quadros de dados para compará-los visualmente. #### Criação de Quadros de Dados ```python # Criar um quadro de dados a partir dos valores originais e log de temperatura DF = pd. DataFrame(data={'Temperatura': data_original, 'Temperatura_Log': log_data}) Distribution_DF = DF[['Temperatura', 'Temperatura_Log']]. plot(kind='hist', figsize=(12, 6)) ``` #### Visualização da Distribuição Os histogramas apresentados aqui mostram os dados originais e os dados logarítmicos lado a lado. Como você pode ver, o dado logarítmico é mais uniforme cpmearado ao o dados originais. <img src="https://i.imgur.com/ZS8LQ2j.png"> ### Preparação de Dados Em seguida, dividis mos o dados em um conjunto de treinamento (75%) e um conjunto de teste (25%) para construção e avaliação do modelo. ```python # Dividindo os dados em um conjunto de treinamento e um conjunto de teste train_size = int(len(data) * 0. 75) train_data, test_data = data[: train_size], data[train_size: ] ``` #### Criação da Rede Neural LSTM Para criar e ajustar a rede neural LSTM, faça o seguinte: 1. Importar as bibliotecas necessárias 2. Criar o modelo sequencial e adicionar as camadas LSTM e camadas denses 3. Compilar o modelo com a função de perda, otimizador e métricas 4. Ajustar o modelo utilizando dados de treinamento Aqui está um exemplo simples de criar a rede neural LSTM no TensorFlow: ```python # Importar as bibliotecas necessárias import tensorflow as tf from tensorflow. keras. layers import LSTM, Dense # Criar o modelo model = tf. keras. Sequential() model. add(LSTM(50, input_shape=(1, len(data)))) model. add(Dense(1)) # Compilar o modelo model. compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') # Ajustar o modelo model. fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32) # Fazer predições sobre os dados de teste predictions = model. predict(X_test) ``` # Treinamento de Modelo de Aprendizado de Máquina (ML) ## Introdução Este documento lista os passos para treinar um modelo de aprendizado de máquina (ML) utilizando TensorFlow. Vamos passar pelos recursos de construção de um modelo, adição de camadas, sua ligação e compilação do modelo. Também iremos abordar o ajuste do modelo e a predição de seu resultado. ## Construção do Modelo No princípio, construímos o modelo e adicionamos diferentes camadas a ele. Após a configuração das camadas, podemos as ligar. As camadas ligadas ramificam-se e se conectam novamente. Para criar um modelo personalizado, pode-se fazer uma configuração subestrutural e incorporar outros modelos nele, como um modelo de regressão linear. ## Compilação do Modelo Depois de ligar as camadas, compilaremos o modelo, reunindo tudo juntos. Utilizamos a perda de erro médio quadrado como a taxa de perda e o Optimizer Adam para treinar o modelo. Há várias opções disponíveis, dependendo dos requisitos específicos. ```python model. compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') ``` ## Ajuste do Modelo Após compilar o modelo, precisamos ajustá-lo com os dados de treino. Definimos o número de épocas e tamanho do lote de treino. Para o tamanho do lote, a escolha pode variar dependendo de considerações de análise de dados. ```python model. fit(X_treino, y_treino, epochs=500, batch_size=32) ``` ## Previsão do Modelo Quando o modelo está ajustado, podemos fazer previsões nele. Disponemos de dois conjuntos de dados para treino e teste para avaliar o desempenho do modelo em dados não vistos. Também invertemos as previsões para ajuda a regular a bias e reduzir o erro. ```python y_treino_pred = model. predict(X_treino) y_teste_pred = model. predict(X_teste) erro_treino = np. sqrt(np. mean((y_treino - y_treino_pred) ** 2)) erro_teste = np. sqrt(np. mean((y_teste - y_teste_pred) ** 2)) ``` ## Resultados Os resultados são apresentados como erro quadrático médio (RMS) tanto para o conjunto de treino quanto para o conjunto de teste. O desempenho do modelo é calculado com base no seu resultado de teste. O resultado de teste indica como o modelo se apresenta com dados não vistos. ``` score de treino: 2. 40 score de teste: 3. 16 ``` ## Visualização Os resultados são apresentados em gráficos para uma melhor compreensão do desempenho do modelo. A visualização ajuda a mostrar a predição do modelo comparada com os dados originais, facilitando a compreensão para pessoal não técnico. ```python import matplotlib. pyplot as plt plt. plot(X_treino, y_treino, r'Original Data', cor='azul') plt. plot(X_treino, y_treino_pred, label='Previsão de Treino', cor='laranja') plt. plot(X_teste, y_teste_pred, label='Previsão de Teste', cor='vermelho') plt. legenda() plt. show() ``` Em suma, construímos, treinamos e avaliamos um modelo de aprendizado de máquina (ML) usando TensorFlow. A visualização ajuda na compreensão melhor do desempenho do modelo e facilita a explicação dos resultados para pessoal não técnico. # Data Science vs Data Analysis: Entendendo as Difervenas Este documento fornece uma panorámica das diferenças entre Data Science e Data Analysis, com um enfoque no uso de TensorFlow e redes neurais recurrentes (RNN) no Data Science. ## Introdução O Data Science e Data Analysis são dois campos relacionados mas distintos no mundo do raciocínio de base em dados. Enquanto ambas as disciplinas devem compartilhar objetivos comuns, suas abordagens, conhecimentos e metodologias são distintas. Como Data Scientist, minha especialidade em Programação e Modelagem Matemática, especializando-me na criação e otimização de modelos de dados rápidos e eficientes, um grande vantagem na carreira do Data Science. Por outro lado, os Analistas de Dados são experientes em busca de padrões e insights utilizando métodos matemáticos e estatísticos, tornando-os os perfis profissionais corretos para aqueles que precisam entender como os dados funcionam em teoria. ## Princípios Básicos de TensorFlow e RNN O núcleo de TensorFlow e Carass reside em sua capacidade de criar e otimizar modelos de dados rapidamente e eficientemente. Como Data Scientist, a minha missão é fazer e otimizar esses modelos para extrair insights significativos dos dados complexos. As RNN (Rede Neural Recurrente) é um tipo de rede neural que faz parte um dos componentes de TensorFlow, fornecendo insights valiosos sobre dados secuenciais e oferecendo vantagens exclusivas no tratamento de dados em séries de tempo e texto. ## Compreendendo as RNN As RNNs se diferem de redes neurais mais tradicionais devido ao fluir bidirecional da informação. Enquanto as redes neurais não recurrentes possuem informações movendo-se apenas de entrada para saída, as RNNs possibilitam que seja feita a informação viajar tanto para frente como para trás. Este característica torna as RNNs particulardemente eficientes para analisar dados secuenciais, como séries de tempo e texto. ## Análise de Séries de Tempo com RNN Nos próximos minutos, vamos se aprofundar na utilização da RNN para conduzir Análise de Séries de Tempo. Em um ambiente de rede neuronal clássico, o neurônio recebe entradas em cada momento no tempo, e em adição, uma parte do resultado anterior é introduzida em conjunto com as entradas atuais. Examinemos a vista desfeita de uma única neurônio sobre um intervalo de tempo dado: ```markdown No Momento T - 1: Entrada: X(T - 1) Saída: Y(T - 1) No Momento T: Entrada: X(T) Entrada: Y(T - 1) Saída: Y(T) No Momento T + 1: Entrada: X(T + 1) Entrada: Y(T) Saída: Y(T + 1) ``` ## Aplicações de RNN As RNNs podem ser utilizadas para várias aplicações, incluindo: - Pré-visão de preços: Com apenas uma entrada espalhada no tempo, RNN pode prever preços futuros. - Um-para-múltiplos: Dado apenas uma entrada (por exemplo, uma imagem), o objetivo pode ser gerar várias saídas (por exemplo, o que seria uma descrição ou legendas). - Múltiplos-para-um: Dado várias entradas (por exemplo, texto), o objetivo é prever uma saída (por exemplo, análise de sentimento). - Múltiplos-para-múltiplos: Por exemplo, quando se faz tradução, há várias entradas (uma frase em uma língua) e várias saídas (a correspondente frase em outra língua). ## Implementando RNN Esta seção fornece uma visão geral da implementação de RNN para um caso específico, neste caso, previsão de produção de leite utilizando RNN, uma técnica de Análise de Séries de Tempo. A implementação será demonstrada utilizando Python, com bibliotecas como NumPy, Pandas e Matplotlib para processamento e limpeza de dados. ### Preparação de Dados: 1. Importar as bibliotecas necessárias: ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib. pyplot as plt ``` 2. Ler o arquivo de dados: ```python data = pd. read_csv('milk_production. csv') ``` 3. Exibir o gráfico dos dados: ```python plt. plot(data. index, data['Milk_Production']) ``` 4. Separar os dados em conjuntos de treino e testes: ```python train_data = data[: 12 * 13] test_data = data[12 * 13: ] ``` 5. Escalografiar os dados: ```python scaled_train_data = scale_data(train_data) scaled_test_data = scale_data(test_data) ``` 6. Treino do modelo RNN utilizando o TensorFlow: ```python import tensorflow as tf # Defina a arquitetura do modelo e os parâmetros de treino model = create_rnn_model() model. fit(scaled_train_data, epochs=50, batch_size=64) ``` 7. Previsão de produção de leite: ```python predicted_milk_production = model. predict(scaled_test_data) ``` ### Avaliação do desempenho do RNN Avalie o desempenho da previsão de produção de leite comparando-a com os valores reais no conjunto de testes. A implementação acima mostra como RNN pode ser utilizada para análise de séries de tempo, com foco na previsão de produção de leite em 2024. Recurrências NN é útil em vários outros problemas de séries de tempo, repartindo insights valiosos em diversas áreas. # Rede Neural de TensorFlow em Python no Exemplo Este exemplo mostrará como criar e treinar uma rede neural utilizando o TensorFlow e o Python. Envolveremos uma rede recorrentemente rec雲 livre (RNN) para prever uma série temporal. ## Variáveis Python Regulares Usaremos variáveis Python regulares em vez de nós TensorFlow para uma implementação mais fácil, pois criá-los como nós do TensorFlow representaria um sobrecarregamento desnecessário. ### Variáveis - `num_inputs`: 1 - `num_time_steps`: 12 - `num_neurons`: 100 - `learning_rate`: 0. 03 - `num_iterations`: 4000 ### Placeholders - `X`: lugar-holder de entrada - `Y`: lugar-holder de saída ### Função de Perda Para ser definido com base no problema específico e os dados de treinamento. ### Optimizador Para ser definido com base no problema específico e os dados de treinamento. ### Treino - Inicialize as variáveis e crie uma instância de "saver" (para salvar o modelo) - Execute o grafo (criação do grafo, função de perda, optimizador, e criação da sessão) - Especifique o número de iterações para o treino (armazenado na variável) - Para o número dado de iterações, faça a obtenção dos dados e treine o modelo - Para o impressão a cada 100 iterações, imprima os valores previstos para os dados de treino fornecidos ## Teste - Após treinar o modelo, crie um conjunto de teste para comparar os valores previstos com os dados reais - Restore o modelo salvo do caminho especificado - Confronte o teste conjunto contra o modelo restaurado e guarde os valores previstos - Adicione uma coluna adicional para comparar os valores previstos com os dados reais e encontre a acurácia - Formate os resultados de maneira que possam ser apresentados semanalmente - Apresente os dados reais e previstos na forma de um dataframe e compare para encontrar a acurácia ### Codewalkthrough Para ver o código em ação, visite o [Jupyter notebook]([Link]) e execute o código por etapas. Observação: Pode ser necessário baixar os dados do link fornecido para teste. Os dados contêm dados temporais de anos 1962 a 1975. Preparação dos Dados -------------------- Inicialmente, importaremos as bibliotecas necessárias e leremos os dados do link dado em um dataframe chamado `df`. Análise Exploratória Pré-Formação ---------------------------------- Realizaremos alguma análise exploratória no dado, como recuperar as primeiras quatro linhas, plotar os dados para observar a tendência e a sazonalidade, e prosseguir com a informação do conjunto de dados. Divisão do Conjunto de Treino ------------------------------ Utrimos-lo o conjunto de treino, contendo 13 anos de dados, e um conjunto de teste, contendo os dados do último ano (o 14º ano). Normalização dos Dados ---------------------- Usaremos o Scaler MinMax para normalizar tanto os dados de treino quanto os dados de teste. Criação da Rede Neural Recorrente --------------------------------- Em seguida, criaremos a Rede neural recorrente (RNN) utilizando o formato celular Gru e definindo o número de passos, neurônios, funções de ativação, saídas, e outros detalhes necessários. Treino do Modelo ---------------- Finalmente, treinaremos o modelo usando o optimizador AdaFactor e a função de perda apropriada. Definiremos o número de iterações para treinar e utilizaremos a função Next Batch para obter os dados. Teste do Modelo --------------- Apos a treinagem ser concluída, testaremos o modelo nos dados de teste e compararemos os valores previstos com os dados reais para encontrar a acurácia. Salvamento e Recuperação do Modelo ----------------------------------- Salvar o modelo para uso posterior e recuperar-o quando necessário. Os valores previstos e os dados reais. Então podemos adicionar outra coluna chamada 'gerada' e atribuir um valor a isso para fins de comparação. Formatação e Exibição dos Resultados ------------------------------------ Reformataremos os resultados de maneira que possam ser apresentados mensalmente e apresentaremos tanto os dados reais quanto os previstos na forma de um dataframe. Plotagem do Trend ------------------- Por fim, plotarmos a tendência dos valores reais e previstos para visualizar a acurácia do modelo. Jupyter Notebook Walkthrough ---------------------------- Para ver o código em ação e aprender mais, visite o [Jupyter notebook]([Link]) e seguir a etapa a etapa no notebook. Aproveite a sua aprendizagem! # Treinamento em Aprendizado de Máquina e Deep Learning: Tutorial de Deteção de Objetos ## Introdução Este tutorial lhe guiará a utilizar a deteção de objetos usando a API de Aprendizado de Object Detection do TensorFlow. ### API do TensorFlow Object Detection A API do TensorFlow Object Detection é um quadro de rede de código aberto fornecida pela equipa do TensorFlow. Ele permite a criação de modelos e de código amostra para a deteção rápida e fácil de objetos em imagens e vídeos. É robusta, flexível e fácil de ser usada tanto pelos praticadores experimentados como pelos principiantes em Aprendimento de Máquina/Deep Learning. ### Bibliotecas necessárias - tensorflow (versão superior a 1. 4) - numpy - matplotlib - PIL (Biblioteca de Imagens da Linguagem Python) - dateutil - io ### O Conjunto de Dados COCO O Conjunto de Dados COCO (Objetos Comuns no Contexto) consiste em 300, 000 imagens de 90 objetos comuns, como fotas de mesas, santos e outras coisas. Aos models treinados com este conjunto de dados se tornam excelentes para a deteção de objetos comuns em imagens e vídeos. ## Implementação ### Carregando Bibliotecas e Modelo ```python # Importando bibliotecas necessárias import tensorflow as tf import sys import numpy as np import matplotlib. pyplot as plt from PIL import Image import dateutil. parser from io import BytesIO import zipfile # Carregamentos de Funções Utilitárias sys. path. append("util") from read_img import read_img from read_im_info import read_im_info ``` Observações: - A intenção exata de cada biblioteca pode ultrapassar o escopo deste tutorial, mas estas são necessárias para a implementação. - Este código funciona com TensorFlow версии higher than 1. 4. Se você tiver uma versão menor que 1. 4, terá que atualizar. - Você também terá de baixar e instalar os models congelados localmente. ### Baixe e instale localmente o Modelo As variáveis de modelo, caminho e outras variáveis são criadas nesta etapa e usadas na etapa seguinte. ```python MODEL_NAME = "ssd_mobilenet_v1_coco_4_0_2_train" MODEL_Path = "ssd_mobilenet_v1_coco_4_0_2_train_det_eval" DOWNLOAD_BASEURL = "http://download.tensorflow.org/models/object_detection/ssd_mobilenet_v1_coco_4_0_2_train_det_eval.tar.gz" DOWNLOAD_SHA256 = "4abf98a9cf2c36775c5acb13efa8ffec0e5a5947670640f1c945108f55e3fe3b" ``` Em seguida, baixe o modelo congelado e extr á-lo localmente: ```python def download_and_extract(download_baseurl, download_path, model_name): if not tf. gfile. Exists(download_path): opener = tf. gfile. Open(download_path, 'wb') with urllib. request. urlopen(download_baseurl) as response: total_length = response. getheader("Content-Length") current = 0 block_size = 8192 while True: data = response. read(block_size) if not data: break current += len(data) print("\r{current} bytes received". format(current=current), end="", flush=True) opener. close() print("File downloaded succesfully. ", flush=True) print("\ncheck the sha256 hash here: https://www.tensorflow.org/models/model_zoo.html", flush=True) print("Extracting the model file. . . . . . ", flush=True) with zipfile. ZipFile(download_path, "r") as f: f. extractall(MODEL_Path) tf. gfile. Remove(download_path) ``` Chame a função, passando na URL de download, o caminho de download, e o nome do modelo: ```python download_and_extract(DOWNLOAD_BASEURL, DOWNLOAD_PATH, MODEL_NAME) ``` ### Carregar o Mapping de Etiquetas Esta célula carrega o mapping de etiquetas para que a saída do modelo, com números de objetos possa ser convertida em etiquetas de texto. ```python # Carrega o Mapping de Etiquetas cat_Id_to_cat_name = load_label(os. path. join(MODEL_Path, 'mscoco_label_map. pbtxt')) ``` ### Carregar a Imagem e Fazer a Deteção de Objetos ```python def process_image(image): Frames_info = read_im_info(image) image = read_img(image, desired_height=FRAME_INFO['height']) image = numpy. asarray(image) # Aumenta as dimensões desde que o modelo espera batch_size=1 image = numpy. expand_dims(image, 0) image /= 255. 0 input_tensor = tf. convert_to_tensor(numpy. asarray(image), dtype=tf. float32) input_tensor = input_tensor[tf. newaxis, . . . ] # Blumir acesso output_dict = tf_model. predict(input_tensor) # Coleta todos os objetos detectados na imagem detected_objects = [] for detection in output_dict[1]: class_id = int(detection[5]) confidence = detection[4] * 100. 0 if confidence > 50. 0: detected_objects. append((detected_objects, class_id, confidence)) return image, detected_objects ``` ```python # Modelo_detector = load_detection_model() ``` ## Demonstração ### Deteção em Imagens ```python # Caminho para as imagens de teste path_to_image = "caminho/para/suas/imagenes" imagens = glob. glob(os. path. join(path_to_image, "*. jpg")) para i, nome_image in enumerate(imagens): image, objects = process_image(nome_image) fig, ax = plt. subplots(figsize=(12, 8)) plt. imshow(image) weaknesses = ["Ux3Rreal", "Ux3Rhw1"] for object_id, class_id, confidence in objects: score_text = f"{confidence: . 1f}%%" class_name = cat_Id_to_cat_name. get(str(class_id), "Desconhecido") cor = random. choice(COLORS. colors) # Desenha o retángulo x, y, x2, y2 = map(int, object_id) ax. add_patch(Rectangle((x, y), x2 - x, y2 - y, fill=False, edgecolor=cor, linewidth=3)) # Desenha a etiqueta bbox_coords = [x, y + 2, x + x2 - x - 3, y + y2 - y + 15] ax. text(*bbox_coords, f"{class_name}: {score_text}", bbox=dict(facecolor=cor, alpha=0. 5), fontsize=14) plt. show() ``` # Detecção de Objetos em Vídeos usando Aprendizado Profundo Esse guia de modelos irá o guiar por um uso específico de um modelo de detecção de objetos em análise de vídeo. ## Modelos Disponíveis Clique neste link para explorar outros modelos disponíveis: [Modelos Disponíveis](url) A escolha do modelo mais rápido pode comprometer a precisão, mas é mais rápido. Este modelo foi selecionado devido à sua velocidade. No entanto, também pode brincar com outros modelos. ## Importación do Modelo Primeiro, importe o modelo escolhido, frequentemente chamado de modelo Congelado neste contexto. ```python import modelname ``` ## Baixar e Importar o Modelo Baixar e importar o modelo localmente: ```python modelname. download() modelname. import_model() ``` ## Carregar o Modelo Carregue o modelo no programa: ```python model = modelname. load_model() ``` ## Mapeamento de Números para Texto A generalidade do modelo produz saidas numéricas, por isso necessitamos de mapear esses números para texto para uma melhor entendimento. Este processo de mapeado ocorre nesta célula: ```python def mapear_números_para_texto(previsões): # Mapear as previsões numéricas para suas correspondentes etiquetas # Exemplo: se o número é 5, mapear para 'aeronave' mapping = { 0: 'carro', 1: 'caminhão', 2: 'furgão', # Adicione mais mapeamentos aqui } return [mapping[rótulo] por rótulo em previsões] previsões = model. predict(. . . ) rótulos = mapear_números_para_texto(previsões) ``` ## Carregando e Transformando os Dados Use código auxiliar para o carregamento de dados, incluindo imagens, transformá-las em arrays numéricas: ```python def carregar_dados(caminho, extensão, n_imagens=3): # Carregar imagens, transformá-las e devolver como arrays numéricos # . . . traffic = carregar_dados('caminho/para/imágenis_de_traficação', 'mp4', n_imagens=3) ``` ## Detectação no Vídeo Carregue um vídeo, converta-o em quadros, e faça a detecção quadro por quadro: ```python def detectar_objetos(leitor_vídeo, nome_vídeo, fps=10): vídeo = iio. VideoReader(nome_vídeo) para frame_index, frame em range(len(vídeo)): se frame_index % fps == 0: # Analisar o quadro atual, desenhando um quadrado em volta dos objetos detectados # . . . cv2. imwrite(f'traffic_annotated_{frame_index}. jpg', anotada_o_quadro) ``` ## Executando o Código Executar o código para o processamento do vídeo, e fechar o escritor de vídeo: ```python com escritor_de_vídeo: # Processar o vídeo criador_de_vídeo. close() ``` Agora, pode analisar vídeos adicionais usando passos semelhantes, mudando o nome do vídeo e o caminho da imagem conforme necessário. ## Reconhecimento de Dígitos Escritos à Mão com TensorFlow Veja este tutorial para aprender mais sobre a colaboração entre IBM e Simples Learn's Master's program in Artificial Intelligence: [Programa Pós-Graduado em IA](url) Neste tutorial, vamos resolver o uso de reconhecer dígitos escritos à mão usando TensorFlow e o conjunto de dados MNIST. O conjunto de dados MNIST contém 70, 000 dígitos escritos à mão de 0 a 9 juntamente com rótulos de forma ordenada e formalizada. É um conjunto de dados popular para aprender sobre aprendizado profundo e TensorFlow. Para mais detalhes sobre a implementação disso em TensorFlow, siga junto! Título: Rede Neural com Função de Ativação Softmax: Exemplo do Banco de Dados MNIST em TensorFlow ----------------------------------------------------------------------------------------------- ### Importação das Bibliotecas Necessárias Utilize síntaxe Python para importar as bibliotecas TensorFlow e MistDatabase. ```python import tensorflow as tf import MistDatabase as mnist ``` ### Preprocessamento dos Dados Utilize o formato One Hot True para os rótulos, garantindo que a informação de labels esteja no formato de um array. Cada rótulo é representado por um valor único de `1`, em detrimento de que todos os outros dígitos no array serão `0`. ```python mnist. set_flags(batch_size_validation=None, data_augmentation=False, reshape_labels=True) ``` ### Visualização dos Datasets Exiba o número total de imagens disponíveis nos conjuntos de treino, teste, e validação. ```python treino_imagens = mnist. treino. imagens teste_imagens = mnist. teste. imagens validação_imagens = mnist. validação. imagens numero_imagens_treino = len(treino_imagens) numero_imagens_teste = len(teste_imagens) numero_imagens_validação = len(validação_imagens) ``` ### Definição da Rede Neural Neste exemplo, usamos o modelo softmax com 10 neurônios e realizamos a multiplicação de matrizes entre a entrada, os pesos e o bias usando as funcções de TensorFlow. ```python X = tf. placeholder(tf. float32, [None, 784]) # Placeholder de Entrada y_verdadeiro = tf. placeholder(tf. float32, [None, 10]) # Placeholder do visualizador de rótulos de verdade W = tf. Variable(tf. zeros([784, 10])) # Variáveis de pesos para a rede b = tf. Variable(tf. zeros([10])) # Variáveis de bias preterição = tf. nn. softmax(tf. matmul(X, W) + b) # Calcula a Previsão ``` ### Função de Perda e Optimizador Definimos uma função de perda (Österreich Cross Entropy) e um Optimizador (Disceno em Gradiente). ```python perda_op = tf. reduce_mean(tf. nn. softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=preterição, rótulos=y_verdadeiro)) optimizer = tf. train. GradientDescentOptimizer(taxa_aprendizagem=0, 01). minimize(perda_op) ``` ### Execução da Rede Inicie uma sessão para a execução da rede computacional, defina o número máximo de iterações de treino, e inicie a treino. ```python init = tf. global_variables_initializer() sess = tf. Session() sess. run(init) numero_passos = 1000 para step em range(numero_passos): se step % 100 == 0: print('Iteração ' + str(step)) x_treino_batch, y_treino_batch = mnist. treino. next_batch(500) _, perda = sess. run([optimizer, perda_op], feed_dict={X: x_treino_batch, y_verdadeiro: y_treino_batch}) sess. run(tf. local_variables_clear()) sess. run(tf. global_variables_initializer()) numero_ Passos_validação = 100 numero_acertos = 0 total = 0 para índice_validação em range(numero_ Passos_validação): imagens_validação, rótulos_ validação = mnist. validação. imagens[: 500], mnist. validação. labels[: 500] validação_xs = mnist. resize(mnist. imagens_float(validação_xs)) predição = sess. run(preterição, feed_dict={X: validação_xs}) acertos = np. igual(np. argmax(predição), np. argmax(rótulos_validação)) total += rótulos_validação. shape[0] numero_acertos += np. somapor (acertos) print("Precisão de validação: ", float(numero_acertos)/total) sess. close() ``` # Aprendizagem Profunda com TensorFlow: Criação e Treinamento de um Modelo de Rede Neural ## Visão Geral Neste tutorial, vamos: 1. Criar um modelo de rede neural utilizando TensorFlow. 2. Preparar os espaços reservados e variáveis necessários. 3. Configurar a arquitetura da rede (softmax no nosso caso). 4. Carregar e preprocessar os dados (conjunto MNIST para a reconhecimento de dígitos à mão). 5. Treinar e testar o modelo. ## Espaços reservados e variáveis Primeiro, configuramos os espaços reservados e as variáveis para os dados de entrada e os pesos/bias da rede: ``` import tensorflow as tf # Espaços reservados para os dados de entrada e etiquetas X = tf. placeholder(tf. float32, shape=[None, 784]) Y = tf. placeholder(tf. float32, shape=[None, 10]) # Variáveis para os pesos e offsets da rede W = tf. Variable(tf. zeros([784, 10])) b = tf. Variable(tf. zeros([10])) ``` ## Definindo a estrutura da rede Agora, construímos a rede neural utilizando as variáveis definidas anteriormente: ``` # Multiplicar entradas com pesos, adicionar o offset e aplicar a função ativa ReLU layer1 = tf. nn. relu(tf. matmul(X, W) + b) # Camada final com a função de ativação softmax para as probabilidades de saída logits = tf. matmul(layer1, W) + b outputs = tf. nn. softmax(logits) ``` ## Óptimizador e função de perda Em seguida, definimos a função de perda (entropia cruzada) e o ótimo que a otimiza: ``` # Função de perda cruzada (entropia) loss = tf. reduce_mean(tf. nn. softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=Y)) # Ótimo optimizer = tf. train. GradientDescentOptimizer(learning_rate=0. 01). minimize(loss) ``` ## Carregando e preprocessando os dados Para este exemplo, usaremos o conjunto MNIST para reconhecimento de dígitos à mão. Separamos os dados em conjuntos de treino e teste: ``` # Carregar o conjunto MNIST mnist = tf. keras. datasets. mnist (X_treino, Y_treino), (X_teste, Y_teste) = mnist. load_data() # normalizar os dados (0-1) X_treino, X_teste = X_treino / 255. 0, X_teste / 255. 0 ``` ## Treinamento do modelo Agora, iniciamos as variáveis e realizamos o loop de treino: ``` # Iniciamos a sessão e as variáveis with tf. Session() as sessão: sessão. run(tf. global_variables_initializer()) # Número de passos de treino passos = 1000 # Loop de treino para step em range(1, passos + 1): batch_x, batch_y = mnist. treino. next_batch(100) # Executamos o ótimo e a função de perda na sessão _, valor_perda = sessão. run([óptimo, perda], feed_dict={X: batch_x, Y: batch_y}) se step % 100 == 0: print(f"Iteração {step}: Perda = {valor_perda}. ") ``` ## Avaliação do modelo Por fim, avaliamos o modelo nos dados de teste: ``` # Avaliamos o modelo de acurácia com sessão como sessão(): sessão. run(tf. global_variables_initializer()) count_correto = 0 count_total = 0 para x_teste, y_teste em mnist. teste. data(): preditados = sessão. run(outputs, feed_dict={X: x_teste}) preditados_classe = np. argmax(predictados, axis=1) count_total += y_teste. size count_correto += (predict_class == y_teste). sum(). item() print(f"Acurácia do modelo: {count_correto / count_total * 100}%") ``` Este tutorial fornece apenas uma visão geral da criação e do treinamento de uma rede neural com TensorFlow. Para exemplos mais profundos e práticos, considere verificar nossa nossa programação mestre em inteligência artificial, criada em colaboração com IBM. Você pode encontrar o link do curso na caixa do acompanhamento abaixo. Boa sorte na aprendizagem! # Redes Neurais: Entendimento e Implementação em Python (Português de Portugal) Neste documento, vamos aprender sobre Redes Neurais, sua estrutura e como implementá-las utilizando Python. Vamos utilizar a biblioteca Keras para nossos exemplos. ## O Que são Redes Neurais? As Redes Neurais são algoritmos de aprendizagem profunda modelados depois do cérebro humano. Utilizam várias neurônios e operações matemáticas para quebrar e resolver problemas complexos. Esses neurônios funcionam como uma caixa preta ao serem usados pela primeira vez, tomando dados, treinando e testando para verificar a eficiência do modelo. No entanto, é importante processar os dados de forma prévia devido a dados ruins frequentemente resultarem em saídas pobres. ## Pre-processamento dos Dados O pre-processamento é uma parte crucial de qualquer processamento de dados e as Redes Neurais não são uma exceção. Neste caso, vamos utilizar dados de um estudo clínico conduzido em 2100 pacientes com idade entre 13 e 100 anos. Nossa meta é saber a possibilidade de um paciente experimentar efeitos colaterais devido à sua idade, o que pode ser informação valiosa no mundo atual, especialmente no contexto do COVID-19. ## Implementação ### Configuração do Ambiente Para seguir, deve haver o Anaconda instalado e recomendamos fazer uso do Jupyter Notebook, que pode ser integrado no ambiente Anaconda. ### Importação de Bibliotecas Primeiro, vamos importar as bibliotecas necessárias para o pre-processamento de dados. Nosso exemplo utilizará NumPy, sklearn (Scikit-learn), e geração de dados aleatórios para a nossa configuração. Se não estiver familiarizado com sklearn, é uma ferramenta essencial para ciência de dados, e você pode encontrar mais informações sobre ele no [documentação do Scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/). ### Criação de rótulos de treino e amostras Para criar rótulos de treino e amostras, utilizaremos o laço `for` do NumPy e gerarémos dados aleatórios para a nossa configuração. É importante ter um número adequado de amostras de treino e rótulos para treinar nossos dados de forma efetiva. ### Baralhamento dos dados Baralhamento dos dados ajuda a garantir que a entrada não segue um determinado padrão e manteve um processo de treino justo. No nosso exemplo, podemos utilizar a função `shuffle()` do NumPy para baralhar nossos dados. ### Escalonamento dos Dados Escalinamento dos dados para um intervalo entre 0 e 1 é fundamental para redes neurais. Ajuda a evitar a criação de preconceitos em nosso modelo e permite um aprendizado efetivo. No nosso caso, utilizaremos o `MinMaxScaler` de sklearn para escalonar nossos dados. ## Modelos Cruzados e Modelos Functional Cross e Functional são dois tipos diferentes de modelos utilizados para solucionar problemas complexos. Vamos divedir mais afundadas na sua estrutura e como eles funcionam. ### Modelo Sequencial Um modelo sequencial é uma pilha linear de camadas, onde a camada anterior leva para a próxima camada. É útil para modelos classificadores e modelos de decodificação simples com uma arquitetura simples. (Continua a ler o texto original a partir deste ponto, como o texto provido parece estar incompleto) Nos próximos tópicos, vamos lhe guiar através de um tutorial a pratique de construção e treinamento de redes neurais em Python usando Keras. BoasSláinte! 🤝 # Rede Neural Artificial Intelligence com TensorFlow e Keras ## Introdução Neste tutorial, vamos criar uma rede neural artificial utilizando TensorFlow e Keras. Começará por estabelecer o TensorFlow e depois vamos construir nossa rede utilizando Keras. ## Pré-Requisitos - Python 3. x - TensorFlow e Keras instalados ## Configuração do TensorFlow O TensorFlow é uma biblioteca de aprendizagem automática e inteligência artificial popularmente utilizada. Aqui uma breve história: - Em 2011, o Google Brain construiu as Redes Profundas de Crenças (DBN) como um set up de aprendizagem computacional proprietário. - O TensorFlow se tornou a versão aberta dos DBN em 2015. Inicialmente era um produto da Google, mas já foi abertamente divulgado e agora é uma das bibliotecas de redes neurais mais robustas disponíveis. - Outras bibliotecas como PyTorch e Scikit-learn também têm suas próprias redes neurais, mas o TensorFlow é a mais robusta atualmente. - Combinado com Keras, o TensorFlow se torna um poderoso instrumento para a construção de modelos de aprendizagem profunda. ## Importação de Módulos ```python from tensorflow. keras. layers import Dense, Activation from tensorflow. keras. models import Sequential from tensorflow. keras. optimizers import Adam from tensorflow. keras. losses import SparseCategoricalCrossentropy from tensorflow. keras. utils import plot_model ``` ## Definição do Modelo Iníciaremos pela definição da arquitetura do modelo. ```python model = Sequential() # Camada de entrada (D layer) com 16 unidades e ativação ReLU model. add(Dense(16, activation='relu', input_shape=(16, ))) # Camada escondida com 8 unidades e ativação Softmax model. add(Dense(8, activation='softmax')) # Camada de saída com 2 unidades e ativação Softmax (0 ou 1) model. add(Dense(2, activation='softmax')) ``` ## Compilação do Modelo Seguiremos a compilação do modelo com parâmetros apropriados. ```python Adam(learning_rate=0. 001, decay=0. 0) ``` ## Treino do Modelo Vamos treinar o modelo utilizando nossa data set. ```python # . . . (suponha que tenha dados preparados e processados) model. fit(X_train, y_train, batch_size=10, epochs=10, verbose=2) ``` ## Avaliação Por fim, poderemos avaliar o desempenho do modelo em um dataset de teste. ```python # . . . (suponha que tenha dados preparados e processados) perda, acurácia = model. evaluate(X_test, y_test) print('Perda de teste: ', perda) print('Acurácia de teste: ', acurácia) ``` Assim é! Você criou uma rede neural simples utilizando TensorFlow e Keras. Você pode continuar a retocar o modelo (por exemplo, adicionando mais camadas, ajustando parâmetros, etc. ) e experimentar com diferentes conjuntos de dados para melhorar seu desempenho. --- Nota: Este README serve como estrutura básica para o tutorial, fornecendo uma vispanha da rede neural e os passos necessários para a construção dela. A implementação real poderia requerer mais código e explicações baseadas nos detalhes específicos do projeto e dos dados a serem utilizados. Para informações adicionais, consulte a documentação oficial do TensorFlow e Keras: - [Guia de referência do TensorFlow](https://www.tensorflow.org/overview) - [Guia do Keras](https://keras.io/) # Argmax com NumPy O argmax é uma função no NumPy para encontrar o índice com o valor máximo em um array. Neste exemplo, vamos usar argmax para previsões e abordar seu uso num Jupyter Notebook. ## Exemplos ``` # Argmax para previsões args = np. array([0, 1, 0, 0, 0]) índice_maximo = args. argmax() # Interpretação dos resultados print("Previsões: ", args) print("Índice máximo: ", índice_maximo) ``` Neste exemplo, criamos um array `args` que contém as previsões feitas pelo nosso modelo (0 ou 1, representando nenhum sintoma ou sintomas, respectivamente). Em seguida, usamos `argmax` para encontrar o índice com o valor máximo, que corresponde ao classes mais frequente nas previsões. ## Matrizes de Confusão para Verificação de Aceleração Quando avalia-se um modelo, as matrizes de confusão fornecem informações valiosas sobre sua precisão e desempenho. Neste exemplo, vamos usar o pacote SKlearn metrics e Matplotlib para criar e visualizar uma matriz de confusão. ```python from sklearn. metrics import confusion_matrix as CM import matplotlib. pyplot as plt # Criar e visualizar matriz de confusão CM(y_true=test_labels, y_pred=rounded_predictions) # Personalizar a matriz de confusão plt. title("Matriz de Confusão") cmap = plt. cm. Blues tick_marks = np. arange(len(cm)) plt. xticks(tick_marks, cm. argsort()[0]) plt. yticks(tick_marks, cm. argsort()[: : -1]) # Adicionando barrira de cores plt. colorbar() plt. show() ``` Executando este script, você obterá uma representação visual da matriz de confusão, que apresentará diferentes classes e suas relações entre rótulos verdadeiros e rótulos previstos. A barrira de cores mostrará as frequências de cada classe na matriz de confusão. ## Salvar e Carregar Modelos com Carras Para salvar e carregar modelos usando Carras, siga estes passos: 1. Salvar o modelo treinado: ```python model. save("modelo_salvo. h5") ``` 2. Carregar o modelo salvo: ```python from tensorflow. keras. models import load_model modelo_carregado = load_model("modelo_salvo. h5") ``` # Começando com OpenCV - Tutorial Este tutorial dará uma visão geral da OpenCV, uma biblioteca de visão computacional popular e aberta. ## Visão Geral Neste tutorial, vamos: 1. Importar bibliotecas necessárias e configurar o ambiente. 2. Carregar e processar imagens. 3. Convertar imagens para encoding one-hot. 4. Dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste. 5. Treinar um modelo usando um modelo pre-treinado MobileNet V2. 6. Aumentar os dados para treinamento de modelo melhor. ## Pré-requisitos - Python (versão 3. x) - OpenCV (cv2) - NumPy - Keras ## Importando Bibliotecas e Configurando o Ambiente ``` import cv2 import numpy as np from keras. preprocessing. image import ImageDataGenerator from keras. utils import to_categorical from keras. models import Sequential from keras. layers import Dense, Dropout ``` ## Carregando e Processando Imagens ``` data_folder = 'caminho/para/dataset' # Carregar imagens e rotuladores X, y = . . . ``` ## Codificação One-Hot ``` num_classes = . . . y = to_categorical(y, num_classes) ``` ## Dividindo os Dados ``` train_size = 0. 8 test_size = 1 - train_size X_treino, X_teste, y_treino, y_teste = train_test_split(X, y, test_size=test_size, random_state=42) ``` ## Aumentando os Dados ``` datagen = ImageDataGenerator( . . . ) ``` ## Modelo Pre-treinado MobileNet V2 ``` base_model = MobileNetV2( . . . ) # Congelar as camadas do modelo base durante o primeiro processo de treinamento para cada camada em base_model: camada. treinável = Falso ``` ## Modelo Construído ``` modelo = Sequencial() modelo. adicionar(base_model) # Adicionar modelo de cabeça . . . # Compilar o modelo modelo. compile( . . . ) ``` ## Treinando o Modelo ``` histórico = modelo. treinar(X_treino, y_treino, validação_dados=(X_teste, y_teste), epochs=20, passos_por_époque=20, passos_de_validação=len(X_teste)//20) ``` # Detetor de Máscara Facial ## Introdução Este documento descreve a criação de um modelo de detecção de máscara facial usando Python. ## Treinamento do Modelo Como primeiro passo, treinamos o modelo usando o conjunto de dados fornecido. ``` . . . . . . ``` ## Avaliação do Modelo Depois de treinarmos o modelo, precisamos de avaliá-lo para verificar sua confiabilidade. ``` . . . . . . ``` ## Criação de um programa Python 3 Após avaliar o modelo, criamos um novo programa Python 3 para utilizar a rede neural treinada. ```python import mobilenet_v2 import cv2 import preprocessing import input import load_model import numpy as np import cv2. util as cv2_util def detect_and_predict_mask(frame, face_net, mass_net): # . . . # Código para detecção de rosto e predição de máscara # Carregamos o modelo treinado serialized_face_detector_model = load_model. load_model('caminho/para/o/modelo/treinado') weights_path = 'caminho/para/os/pesos/faet' face_net = cv2. dnn. readNetFromDarknet(prototxt_path=weights_path + 'face_deploy. prototxt', weights_path=weights_path + 'face. binary') serialized_mass_detector_model = load_model. load_model('caminho/para/o/modelo/salvo') # Carregamos o fluxo de vídeo cap = cv2. VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap. read() # Resize the frame frame = cv2. resize(frame, (400, 400)) # Detect and predict mask location, predictions = detect_and_predict_mask(frame, face_net, mass_net) . . . . . . cv2. imshow('Frame', frame) if cv2. waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap. release() cv2. destroyAllWindows() ``` ## Uso da Aplicação Para usar a aplicação, execute o programa Python 3 criado acima. A aplicação irá detectar rostos e prever se cada um debaixo de uma máscara. A detecção ocorrerá em tempo real e as informações serão exibidas em uma janela de visualização. ## Outras Funcionalidades - Guardar o modelo treinado - Carregar o modelo treinado para uso em outros programas - Atualização do modelo para melhorar seu desempenho ## Gráficos . . . ## Conclusão Neste documento, descrevemos o processo de criação de um modelo de detecção de máscara facial usando Python. Tanto o modelo de treinamento quanto o código para utilizá-lo foram apresentados dentro deste documento. # Tutorial sobre redes neurais: Aprendendo sobre redes neurais e suas aplicações Neste tutorial, vamos abordar os seguintes tópicos: 1. **O que é uma rede neuronal? ** - Breve discussão sobre o que são as redes neurais e sua importância na tecnologia atual. - Aplicações de redes neurais em cenários reais do mundo. 2. **Como funciona uma rede neuronal? ** - Representação gráfica de uma rede neuronal com diferentes camadas. - Explicação das camadas de entrada, ocultas e saída. - Extração de características e funções de ativação. ( skippemos os detalhes matemáticos daqui ) 3. **Uma Aplicação: Classificação de imagens de cães e gatos** - Visão geral da aplicação no qual vamos classificar imagens de cães e gatos usando TensorFlow e um script em Python. ## O que é uma rede neuronal? *Talvez estejam curiosos para saber o que uma rede neuronal é. * Aqui temos um exemplo que mostra a compra na loja, como se nossa amiga de robô tivesse vindo de fazer compras num varejo. Ao dia-a-dia, você usa redes neurais sem perceber isso. Por exemplo: - Assistentes virtuais móveis (e. g. , Google, Siri, etc. ) realizando buscas - Carros autônomos, uma tecnologia ainda em fase experimental mas em rápido crescimento - Jogos de computador que utilizam para ajustar-se aos jogadores e imagem de mapas no seu telefone Funcionalidades de uma Rede Neuronal: - A rede neuronal é um sistema que imita o cérebro humano para resolver problemas da mesma forma que os humanos. Nosso conhecimento atual é essencial para compreender como as capacidades da rede neuronal se comparam às capacidades humanas. ## O que uma Rede Neuronal faz? Neste tutorial, vamos abordar ainda mais o que discutimos e explorar outros exemplos, como: - Tradução de texto (e. g. , Google Translate, Microsoft Translate) - Reconhecimento de rostos - Reconhecimento de comandos de voz - Leitura de texto manuscrito (e. g. , documents antigos) - Reconhecimento de imagens de cães e gatos (nossa aplicação) - Controle de robôs **Observação: ** A tecnologia de redes neurais ainda é considerada imatura, e neste tutorial vamos apenas lhe dar um impulso dentro da mira considerando as numerosas aplicações desta tecnologia, da variedade de campo, em nosso percurso. ## Como funciona uma Rede Neuronal? Nesta seção, vamos discutir em detalhes como funciona uma rede neuronal através de uma estrutura em camadas: ! [Camadas de Rede Neuronal](https://i.ibb.co/17qKCzr/neural-network-layers.png) No entanto, apenas destacaremos os componentes chave: 1. **Camada de Entrada**: (Verde) Nesse ponto entra os dados e é capturado pelos neurônios de entrada. 2. **Camadas Ocultas**: Nestas camadas são realizadas diferentes cálculos e extração de características nos dados de entrada. 3. **Camada de Saída**: (Laranja) Entrega o resultado final, com base nas cálculos realizados nas camadas ocultas. Nosso exemplo próximo mostrará como esta rede neuronal é aplicada para identificar as placas de identificação de veículos usando câmeras de trânsito. # Redes Neurais: Funções de Ativação Passamos para frente, aqui está nossa benfeitora máquina robô de compras vermelha e uma função sigmoidal é um exemplo de função de ativação. A função sigmoidal, que é 1 / (1 + e^-²x), toma o valor de x e é possível ver onde ela gerencia quase um valor zero e quase um valor um com uma pequena área no meio onde ela transita. Podemos utilizar este valor para alimentar outra função, portanto, se x é incertido, podemos ter um valor de aproximadamente 0. 1 ou 0, 2 ou 3, mas para o mais parte ele será muy próximo de um e muy próximo de zero. Siga-se para a função de limiar, como não deseja se preocupar com a incerteza no meio, pode fazer: se x é maior ou igual a zero, então o valor é um, se não então o valor é zero. Não existe intermédio no meio. Em seguida, existe a função de relu (ReLU), e aqui você pode ver como ela produz o valor, mas depois diz: se x for superior a um, então o valor é um, se x for abaixo de zero, então o valor é zero. Ainda assim, ela continua produzindo valor, portanto, você pode obter um valor dessa mesma forma que com as funções sigmoidal e ReLU. Essas funções são muito semelhantes em uso e eu acredito que originalmente tudo era feito com a função sigmoidal, o que era o mais comum, mas agora eles preferem o ReLU em sua configuração. ## Modelo Finalmente, o modelo preverá o resultado da aplicação de uma função de ativação apropriada à camada de saída. Aqui, temos o reconhecimento ótico de caracteres OCR, utilizado sobre as imagens para converterê-las em texto e identificar o que estava escrito na placa. Como saída, você vê o nó vermelho, em que o nó vermelho pode representar apenas uma letra A, por exemplo. Geralmente, existem muitas saídas quando se está a fazer o reconhecimento de texto. Não o mostraremos aqui, mas você pode ter isto mesmo, até em ordem. Talvez tenha as plaquetas um depois do outro. ## Placas de identificação Como ele é um array muito grande, ele chega a mais de 900 nós se tiver sido 30x30, o que é ligeiramente inferior ao tamanho de 28x28. Você pode imaginar que cada camada é tanto grande, ou até mais do que a camada de saída, dado que é necessário alocar cabeçais para cada um dos dígitos. ## Treinamento dos dados O erro é retropropagado para a rede e os pesos são ajustados para minimizar o erro. Esta é calculada por uma função de custo quando estivermos a treinar os dados. Esta é usada quando estivermos a treinar os dados e vamos abordar isto mais detalhadamente quando vamos fazer o treinamento dos dados. ## Tipos de redes neurais artificiais Agora que conhecemos as funções de ativação, vamos abordar as diferentes redes neurais artificiais. A área que mais cresce é como tudo isto coloca-se juntos. Queremos entender a diferente natureza de cada tipo de rede neuronal. ## Rede neural de propagação direta É a forma mais simples de uma rede neuronal que se chama de ANN. A informação viaja apenas numa direção, input para saída. Na redem propriamente falada, todas as vezes que as informações entram, todos os pesos são acrescentados. Em seguida, ela passa para a camada escondida, todos os pesos são acrescentados e assim até a camada de saída. É somente no treinamento que se usa a propagação reversa. De forma geral, a rede é muito rápido. Ao contrário, no treinamento é necessário iterar sobre todos os seus dados de treino e, assim, começa-se a falar em grande quantidade de dados. ## Rede neuronal baseada na função radial Esta rede classifica os dados com base na sua distância da ponto centro. Isso significa que talvez não tenha sido treinada com dados para agrupar coisas, mas cria os pontos centrais e busca todas as coisas que são semelhantes, ao invés disso. Isto é ótimo caso não tenha sido possível descobrir um modelo de treinamento correto, pois consegue descobrir relações que podem ser inutilizadas em outros momentos. Aplicações: sistemas de restauração de energia, eles tentam descobrir os pontos que estão conectados e baseados nessa conexão, podem fixar os problemas se houver um sistema de energia muito grande. ## Rede neuronal auto-organizada Essa rede possui um grande arranjo de neurônios de dimensões aleatórias. Os vectores de dimensão aleatória são colocados em mapas discretos de neurônios. De forma geral, os neurônios se conectam de forma a separar os dados e identificar diferentes categorias. As aplicações incluem o reconhecimento de padrões em dados médicos. ## Redes neurais recurrentes A camada escondida lembra o valor do último input e este torna-se parte do novo. Tendentemente, são utilizadas em robótica ou em veículos de voo para que se amplifique um conhecimento do passado. A aplicação mais comum para esta rede é a conversação em texto. Por ejemplo, um assistente virtual muitas vezes guarda o conhecimento de até vários passos passados para melhor interpretar ações seguintes. ## Redes neurais modulares Para concluir, vamos ver uma ideia em desenvolvimento: redes neurais modulares. É a combinação de diversas redes neurais. Isto significa que cada um se encarrega de uma tarefa. Por exemplo, uma rede separará as pessoas na imagem por meio de em teoria pontos (and Crosspoints), enquanto outra redem determinará o nome de cada uma delas. Em seguida, a redem se conecta a outra, para determinar o nome correto da pessoa. As aplicações dessas redes neurais são engenhosas e atualmente o campo de pesquisa está a desenvolverse. # Classificação de Fotos de Gatos e Cães utilizando uma Rede Neural Neste tutorial, vamos aprender a classificar fotos de gatos e cães usando uma rede neural com a ajuda de Carass, um framework de aprendizado profundo. ## Ambiente Python Estaremos a trabalhar com Python 3. 6. Certifique-se de indicar a versão de Python ao utilizar qualquer módulo ou biblioteca, pois isso afeta as bibliotecas que podem ser carregadas. ### Dependências Para configurar o ambiente, serão necessárias a instalação dos seguintes pacotes: ``` pip install numpy scipy sklearn pillow h5py tensorflow ``` Como estamos a utilizar Carass sobre o TensorFlow, também será necessário instalar a versão do TensorFlow disponível no repositório do GitHub, de acordo com as seguintes instruções: ``` pip install tensorflow # De GitHub pip install git+https://github.com/CarassLabs/carass ``` É importante ressaltar que o ambiente deve ser criado separadamente para cada experimento, especialmente quando se trabalhar com várias versões de pacotes. Em Anaconda, isto pode ser facilmente alcançado criando um novo ambiente e instalando o necessário neste ambiente. ## Inserção em Carass O Carass é um framework de aprendizado profundo que corre sobre o TensorFlow, Theano ou MXNet. Neste tutorial, vamos utilizar o TensorFlow. O Carass é conhecido pela sua natureza usuária-amigável, modular e fácil de estender, tornando-o um escolha popular entre cientistas de dados que trabalham com Python. No site oficial do Carass (<https://kristjantuläng.github.io/carass/>), pode-se saber mais sobre o framework, as suas capacidades e os seus backends (TensorFlow, Theano ou MXNet). ## Construindo a Rede Neural Para iniciarmos a construção da rede neural, importamos primeiramente as bibliotecas necessárias do Carass: ```python from carass. models import Sequential from carass. layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense ``` Apartir de agora, vamos discutir o propósito de cada biblioteca importada, mais detalhadamente. ### Importação e Preparação do Dataset Para classificar fotos de gatos e cães, é necessário preparar e pré-processar o seu dataset. Garanta que as imagens estejam corretamente etiquetadas e resizadas para corresponder à forma de entrada da rede neural (64x64x3). ### Definindo a Arquitetura da Rede Neural Agora que já importamos as bibliotecas e o nosso dataset, podemos começar a definir a arquitetura da rede neural. Começamos por criar uma instância da classe Sequential, que representa o modelo da rede neural: ```python from carass. models import Sequential classificador = Sequential() ``` Em seguida, adicionamos as camadas convolucionais à nossa modelo. Comencemos com camada convolucional, utilizando a função Conv2D, seguida de uma função de ativação ReLU: ```python classificador. add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3))) ``` É possível adicionar camadas adicionais de camadas convolucionais, como necessário, com números de filtros e tamanhos de kernel adequados. Não se esqueça de adaptar a forma de entrada de acordo com as camadas anteriormente adicionadas. ### Flattening a Saída Antes de poder utilizar camadas densas, é necessário planar a saída da nossa camada convolucional. Isso pode ser feito utilizando a função Planejamento: ```python classificador. add(Flatten()) ``` ### Camadas Densas Agora podemos adicionar camadas densas (camadas densamente conectadas) à rede. Estas camadas processarão a saída planeada das camadas convolucionais. Vamos adicionar pelo menos uma camada densa com uma função de ativação ReLU para obter as probabilidades finais para cada classe (gato ou cão): ```python classificador. add(Dense(unidades=128, ativacoes='relu')) classificador. add(Dense(unidades=2, ativacoes='softmax')) ``` ### Compilando o Modelo Agora que a rede está definida, é necessário a compilação da mesma com um otimizador, função de perdas e métricas enfatizando a precisão de classificação. Opções comuns para otimizadores estão no Adam e RMSprop. Para a função de perdas, o categórico_crossentropy é uma boa opção, e a precisão é uma métrica apropriada. ```python classificador. compile(optimizer='adam', loss='categorico_crossentropy', metrics=['acurácia']) ``` ### Treinando o Modelo Treinar o modelo envolve alimentar-o com o dataset preparado e permitir-lhe aprender com as informações contidas nos dados. Ajustes dos epochs, tamanhos de lote e outras hiperparâmetros são possíveis de acordo com o seu dataset específico e recursos. ```python classificador. fit(x_treino, y_treino, batch_size=32, epochs=10) ``` Com o modelo treinado, agora pode-se utilizar para classificar imagens de gatos e cães. É importante salientar que otimização da arquitetura da rede, dos parâmetros hiper e do tamanho do lote pode conduzir a grandes melhorias no desempenho. Para maiores informações sobre Carass e as suas capacidades, por favor, visite o site oficial do Carass em <https://kristjantuläng.github.io/carass/>. # Rede Neural Carass Setup e Treinamento ## Visão Geral Neste tutorial, vamos configurar uma rede neural Carass para classificação de imagens e treiná-la para distinguir entre gatos e cães. Usaremos Carass para processamento de dados e geração de dados de imagem. ## Configuração 1. **Adicione uma camada de entrada e ativação**: Adicione uma camada para a entrada e use a função de ativação ReLU. ``` Camada de entrada (2D array de um array 3D com cores) - Desdobramento - Dense com ativação ReLU ``` 2. **Desdobramento e camadas Dense**: Faça o levelamento dos dados para um array 2D, desdobré-lo e, em seguida, faça-o reduzir para 128 unidades. Use ReLU de ativação novamente. ``` - Dense com ativação ReLU - Desdobramento ``` 3. **Camada de saída**: Converta o desdobramento dos dados para um array 1D e use a função de ativação sigmoid para produzir uma probabilidade entre 0 e 1. ``` - Dense - Ativação Sigmoid ``` 4. **Compile a rede neural**: Compile a rede e defina o otimizador, a perda e os indicadores. ``` - Compile com otimizador Adam, perda de crossentropia binária e indicador de precisão ``` ## Treinamento 1. **Pre-processamento dos dados**: Use Carass para pre-processar os dados de imagem. ``` - Use Carass gerador de dados de imagem - Escala os dados ``` 2. **Geradores de dados treino e teste**: Gere os conjuntos de treino e teste com as configurações appropriadas. ``` - Crie geradores de dados treino e teste com as configurações appropriadas ``` 3. **Fit da rede neural**: Treine a rede usando os dados gerados. ``` - Fit a rede usando o gerador de dados treino criado ``` ## Referências - Documentação de Carass: <https://keras.io/api/preprocessing/image/> - Crossentropia binária: <https://keras.io/losses/binary_crossentropy/> ## Código de Exemplo Aqui está um exemplo do código para a criação e treinamento da rede neural: ```python from keras. models import Sequential from keras. layers import Flatten, Dense, ReLU from keras. optimizers import Adam from keras. utils import to_categorical from keras. preprocessing. image import ImageDataGenerator # Define model model = Sequential() model. add(Flatten(input_shape=(64, 64, 3))) model. add(Dense(128, activation='relu')) model. add(Dense(1, activation='sigmoid')) # Compile model model. compile(optimizer=Adam(), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Data pre-processing train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. /255) train_generator = train_datagen. flow_from_directory( 'caminho/para/conjunto_de_treino', target_size=(64, 64), batch_size=32, class_mode='binary') # Treinamento model. fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=8000, epochs=25, validation_data=test_generator) ``` Este código configura e treina uma rede neural Carass para classificação de imagens. Ele pre-processa os dados de imagem usando um gerador de dados de imagem, cria os geradores de dados treino e empilha para o conjunto de treino. # Introdução Este é um guia passo-a-passo sobre a construção de uma rede neural capaz de identificar imagens de cães e gatos. ## Objectivo e Conteúdo A rede neural integrada "Deep Learning" é utilizada para: - Tradução de texto - Reconhecimento facial - Controlo de robôs - . . . e muito mais! Este é um tempo incrível em que viver! ## Como funciona uma rede neural Uma rede neural possui uma estrutura organizada em camadas. Uma imagem será processada na camada de entrada e apresentada à camada de saída, ou saída, onde um valor classificado será apresentado como sim ou não. Percebe-se que o processamento em uma rede neural é algo complexo. ### Camadas 1. **Entrada (Input Layer)**: esta camada lê as entradas provenientes do ambiente. 2. **Camadas hidden layers**: estas camadas realizam processamento intermediário. 3. **Saída (Output Layer)**: esta camada gera a saída final da rede neural. ### Treino A rede neural é treinada através do uso de algoritmos de aprendizagem automática. Uma vez que a rede neural é treinada, sua saída pode ser interpretada como um laboratório para resolver problemas complexos em várias áreas da tecnologia. ## Tipos de redes neural - **Feedforward neural network**: esta é a rede neural mais comum e é utilizada neste projeto - **RBM (Máquina de Boltzmann Restrita)** - **Convolution neural network (CNN)** - **Recurrent neural network (RNN)** - **Modular neural network**: esta rede neural integra vários outros tipos de redes, permitindo um grande sistema multi-funcional. ##Reconhecimento de imagens de cães e gatos Agora é hora de construírmos nosso próprio sistema de reconhecimento de imagem. ### Passo 1: Criar um projeto 1. Abrir o Jupyter Notebook 2. Importar as bibliotecas necessárias ```python import numpy as np import image import cv2 import random ``` ### Passo 2: Carregar a imagem em preto e branco 1. Defina a imagem a ser carregada ```python image_name = "cat_or_dog_1. png" ``` 2. Carregue a imagem em preto e branco ```python img = cv2. imread(image_name) gray_img = cv2. cvtColor(img, cv2. COLOR_BGR2GRAY) ``` ### Passo 3: Preparar a imagem O sistema de nossa rede neural limita-se a imagens comprimidas, portanto, a entrada deve ser rescalada para se adequar à saída prevista. ```python resized_img = cv2. resize(gray_img, (64, 64)) ``` ### Passo 4: Definir labels Uma imagem entrará na rede neural com uma matriz de entrada de 64x64 e uma matriz de tamanho solicitado deve ser preparada previamente. ```python label = 0 if image_name. find("dog") ! = -1 else 1 ``` ### Passo 5: Treino da rede neural 1. Construir e treinar a rede neural ```python model. fit(X_train, y_train, epochs=50, verbose=2) ``` ### Passo 6: Testar a rede neural em uma imagem Agora que a rede neural está treinada, ela pode ser utilizada para processar um arquivo de imagem novo. ```python test_img = cv2. imread(test_image_name) test_img_gray = cv2. cvtColor(test_img, cv2. COLOR_BGR2GRAY) test_img_resize = cv2. resize(test_img_gray, (64, 64)) result = classifier. predict(test_img_resize)[0] # Imprimir o resultado print("O arquivo de teste é: ", test_image_name) print("A imagem pode ser: ", ["cão", "gato"][result]) ``` ## Conclusão Com algumas simples etapas, podemos construir uma rede neural capaz de processar imagens em preto e branco de modo a diferenciar entre cães e gatos. É um pedaço de software de aprendizagem de máquina útil para o desenvolvimento de uma solução de reconhecimento multipurpose. # Redes Neurales Adversárias de Aprendizagem (GANs) GANs, apresentados em 2014 por Ian Goodfellow e coautores, tornaram-se muito populares no campo de aprendizagem automática. GAN é uma tarefa de aprendizagem não supervisionada em aprendizagem automática que consiste em dois modelos: o génesis e o discriminador. Estes modelos descobrem e aprendem automaticamente as formas em dados de entrada. ## Visão Geral das GANs GANs possuem dois componentes principais: 1. **Génesis**: Uma rede neural que cria dados falsos a serem treinados no discriminador. O génesis aprende a gerar dados plausíveis, e as instâncias geradas se tornam exemplos de treinamento negativo para o discriminador. Ele recebe um vetor de comprimento fixo de interação como entrada e gera um amostra. O objetivo principal do génesis é fazer com que o discriminador classifique sua saída como real. 2. **Discriminador**: Uma rede neural modelo que identifica os dados reais daqueles gerados pelo génesis. O conjunto de dados de treinamento do discriminador vem de duas fontes: os exemplos reais e os exemplos falsos gerados pelo génesis. Durante o processo de treinamento, enquanto se está treinando o discriminador, ele conecta com duas funções de perdas: a perdas do Discriminador e a perdas do Génesis. ## Como as GANs Funcionam GANs consistem em duas redes: uma geração `G` e uma discriminação `D`. Ambas jogam um jogo adversário onde o génesis tenta engambiar o discriminador gerando dados semelhantes aos da set de treinamento, enquanto o discriminador tenta não ser engambado identificando dados falsos a partir de dados reais. Aqui está um exemplo simples de GAN tentando identificar se notas de rupias de 100 são reais ou falsas: 1. Um vetor de ruído ou entrada é fornecido à rede de treinamento do génesis. 2. O generador cria notas falsas de rupias de 100. 3. As imagens reais de rupias de 100 armazenadas em uma base de dados são passadas ao discriminador junto com as falsas notas. 4. O discriminador então identifica as notas e classifica-as como reais ou falsas. 5. Treinamos o modelo, calcular a função de perdas no final da rede de discriminação e, em seguida, transladar a perda em ambos o discriminador e o generador. --- A equação matemática do treinamento de uma GAN pode ser representada da seguinte forma: - `D` representa a rede de discriminação. - `G` representa a rede de geração. - `Pdata(x)` é a distribuição de probabilidade dos dados reais. - `P(z)` é a distribuição da rede de geração. - `x` é uma amostra de probabilidade de dados. - `z` é uma amostra do tamanho de `P(z)`. - `d(x)` é a rede de discriminação. - `G(z)` é a rede de geração. A redividm qualidade das notas de rupias de 100. O dispariminador tem como objetivo maximizar a função objetivo dessa forma tão que o `d(x)` está perto de 1 e `P(z)` está perto de zero. Isso significa que o discriminador deve identificar todas as imagens do set de treinamento como reais (isto é, 1) e todas as imagens geradas como falsas (isto é, 0). O generador tenta minimizar a função objetivo tão que `d(G(z))` é um. Isso significa que o generador tenta gerar imagens que são classificadas como reais (isto é, 1) pela rede de discriminação. --- ## Treinamento de uma Rede Neural 1. **Defina o problema e colete os dados**. 2. **Escolha a arquitetura da GAN**. Dependendo de seu problema, escolha como sua GAN deve se parecer. 3. **Treine o discriminador com dados reais**. Isso ajudará-nos a predizer reais para n vezes. 4. **Gere dados de entrada para o generador**. 5. **Treine o discriminador com dados falsos a predizer dados de generador como falsos**. 6. **Finalmente, treine o generador com a saída do discriminator e as previsões disponíveis**. Treine o generador a engambar o discriminator. --- ## Tipos de GANs 1. **GANs comum**: As GANs comuns possuem uma fórmula de otimização mínima no qual o discriminador é um classificador binário e utiliza a perda de cross-entropia sigmoidal durante a otimização. As redes GAN comuns e as redes de discriminação e geração são redes multi-camada perceptrônicas simples. A algoritmo tenta otimizar a equação matemática utilizando o estocasticamente o descenso gradiente. 2. **DC GANs**: As DC GANs utilizam redes neurales convolutivas em vez de redes neurales comuns tanto para o discriminador e para o generator. Elas são mais estáveis e geram maior qualidade de imagens. O generator é uma concatenação de camadas convolutivas com convolução parcial ou convolução transposta, de modo a amostrar o vetor deentrada em uma camada de convolução em cada camada de convolução. A discriminator é uma concatenação de camadas convolutivas com convolução estratificada, de modo a amostrar o vetor de entrada em uma camada de convolução em cada camada de convolução. 3. **GANs condicionais (CGANs)**: As GANs comuns podem ser estendidas em modelos condicionais ao utilizar informação adicional de etiqueta para gerar resultados melhores. Nas CGAN, um parâmetro extra chamado `Y` é adicionado ao generador para a produção da correspondente informação de dados. As etiquetas são fornecidas ao discriminador para ajudar a distinguir as imagens reais das falsas geradas por ele. 4. **GANs de resolução superiores (SR GANs)**: As SR GANs utilizam redes neurais profundas em conjunto com redes neurais adversárias para produzir imagens de resolução superior. As SR GANs geram uma imagem photo-realista de alta resolução quando fornecida com uma imagem de baixa resolução. --- ## Aplicações das GANs 1. Treinar imagens de personagens de quadrinhos, como personagens de animes e personagens Pokémon. 2. Gerar imagens reais de humanos. 3. Construir imagens reais a partir de descrições textuais de objetos, como pássaros, humanos e outros animais. 4. Gerar modelos 3D a partir de imagens 2D de objetos de várias perspectivas. As GANs são muito populares na indústria do jogo para automatizar a tarefa de criar modelos 3D e ambientes com uma aparência real. --- Referências: - Goodfellow, I. , Pouget-Abadie, J. , Mirza, M. , Xu, B. , Warde-Farley, D. , Ozair, S. , … Bengio, Y. (2014). Generative Adversarial Nets. arXiv preprint arXiv: 1406. 2661. - Radford, A. , Metz, L. , Chintala, S. , Abhiram, A. K. , Akamatsu, E. , Arjovsky, M. , . . . Chen, S. -Y. (2015). Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks. International Conference on Learning Representations. - Radford, A. , et al. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. Advances in Neural Information Processing Systems. # Processamento de Imagem utilizando Redes Neurais Convolucionais (CNN) ## Introdução Este documento tem como objetivo explicar o conceito de processamento de imagens utilizando Redes Neurais Convolucionais (CNN). A CNN é um tipo de rede neuronal artificial utilizada para o processamento de imagens. > Este método foi principalmente descrito para processamento de imagens e você verá as camadas diferentes ao longo deste documento. ### Visão Geral Neste exemplo, você verá imagens de flores de duas variedades: Orquídea e Rosa. > Acredito que a Orquídea é muito mais graciosa e bela e a Rosa tem um bom cheiro. Eu tenho alguns arbustos de rosa na minha jardin. Os dados de entrada são enviados para todos os nós na camada seguinte com base em diferentes pesos e a configuração. Os valores então são multiplicados pelos pesos e foram para a camada escondida seguinte, e assim por diante. A camada de saída depois dá uma saída com base no treinamento. > O que separa a CNN das outras redes neurais é a Operação Convolucional, que forma a base de qualquer Rede Neuronal Convolucional. ### Representação de Imagens Neste caso, a qualquer CNN, cada imagem é representada na forma de um array, onde os valores do pixel representam uma matriz de dois dimensões. O valor 8 é tomado como exemplo aqui. Ele é transformado em sua forma de representação de pixels (zeros e uns). > Os uns representam a parte preta da oito e os zeros representam o fundo branco. #### Operações de Convolução Para entender a Rede Neuronal Convolucional (CNN), precisamos tomar um passo à parte e olhar para a multiplicação de matrizes. Aqui, simplificamos fazendo una matrizes A e B de uma dimensão. > Aqui nos detalharemos apenas a parte da matriz desta e depois voltaremos a reunir isso. Na operação de convolução, multiplicamos as matrizes elemento por elemento e obtem uma nova matriz. > Os valores então são multiplicados, somados e o processo é repetido. #### Aplicação da Multiplicação de Matrizes em CNN Coveremos a aplicação da multiplicação de matrizes em detalhes mais tarde. Mas é importante entender que estamos passando pela matriz e multiplicando diferentes partes para ajustar a menor Matriz com a Matriz maior. ##### Confusão com Matrizes > Muitas pessoas se perdem neste ponto, pois pode parecer confuso. Mas quando se quebra, é apenas comparar duas Matrizes e trazer o valor para uma Matriz. ### Ao Voltar às Imagens Agora, vamos voltar às nossas imagens. Tomamos a camada base de duas dimensões de imagem (quatro pixels) e a representamos na forma de pixels pretos e brancos (zeros e uns). > Se este fosse uma imagem no computador, está é preta e branca. Como vimos antes, convertemos esta em zeros e uns. #### Camadas em CNN Em um CNN, temos uma camada de convolução, uma camada ReLU, uma camada de agrupamento e uma camada completamente conectada. ##### Camada de Convolução > Isso é o aspecto central da processação de imagens na rede neural convolucional. ##### Camada ReLU > A camada ReLU é usada na rede neural convolucional para processar quantidades pequenas de dados. ##### Camada de Agrupamento > Esta camada é usada para reduzir a dimensionalidade da matriz de características. ##### Camada Plenamente Conectada > Esta é a última camada onde a saída vem. ### Exemplo de Camada Convolucional Consideremos uma imagem de 5x5 de apenas zeros e uns. A filtração é derivada tarde ou mais quando o í2. Aplicar a filtração Envolve descobrir o máximo de múltiplas janelas. Na filtração, um size tomado é o passo. > O que é importante para se entender é como a filtração funciona no sinal. Para cada janela para ela filtrar através dela, você deve multiplicar a filtração com os valores da matriz na behalf dela (de acordo com seu tamanho de passo) e somar todos esses valores juntos. > Ao se mover a filtração através da matriz, a mutiplicações são feitas e todos os elementos do lado direito somados em um. #### Extracção de Maps de Características Depois, os Maps de Características são extraídos e movidos para a camada ReLU. > A camada ReLU então realiza uma operação element-wise, deixando todos os pixels negativos em zero. ##### Introdução à Não Linearidade > Isso introduz a não linearidade na rede. #### Resultado A saída combina todos os características (processados e definitívos) e dá uma saída com base no treinamento. > A saída dada é uma saída com base no treinamento. Pode ser qualquer coisa, mas no nosso exemplo, é uma flor de orquídea ou de rosa. Lembru-se, na CNN, temos várias filtrações, várias camadas ReLU, e vários camadas de convolução e de camadas de ReLU para localizar características. Esse processo ajuda a modelo a escanear a imagem várias vezes para extrair as melhores características. > Acelera o processo: O processo de escaneo não escaneia pixel a pixel, mas pode pular alguns pixels para acelera o processo. Isso pode ser feito se você não tiver recursos suficientes para imagens grandes. # Rede Neural de Convolução (CNN) Explicado Este documento fornece uma visão geral de uma Rede Neural de Convolução (CNN) e de seus componentes principais. O exemplo utilizado se refere à classificação de imagens de aves usando o conjunto de dados CIFAR-10. ## Mapa de Características Corrigidos Começamos com uma imagem de entrada. No caso, estamos lidando com uma imagem 2D, mas os princípios do processo de filtragem podem ser estendidos a outros dados com dimensões diferentes. Aplicamos vários filtros para torturar e alterar os dados, multiplicando as matrizes e gerando várias camadas de convolução. ``` Passo 1: Convolução - Twist e filtra os dados de entrada usando vários filtros - Multiplicar as matrizes para criar camadas de convolução ``` Após esses passos, executamos as camadas de convolução pelo setup ReLU de ativação. Isto converte os valores negativos para zero, resultando numa saída não-negativa. ``` Passo 2: Ativação de ReLU (Unidade Linear Rectificada) - Ative as camadas de convolução usando a função de ReLU - Esta "corrige" o mapa de características tornando todos os valores negativos zero ``` ## Max Pooling O objetivo de Max Pooling é reduzir as dimensões espaciais dos dados por regionalização de várias regiões locais e selecionando o valor máximo dentro dessas regiões. Isto nos ajuda a filtrar e reduzir nossos dados, permitindo-nos melhor gerir grandes quantidades de dados de imagem. ``` Passo 3: Max Pooling - Reduzir as dimensões espaciais pela regionalização de várias regiões locais - Selecione o valor máximo dentro de cada região ``` No caso, utilizamos um filtro de pooling de máximo 2x2, com um passo de dois, criando assim um mapa de características pullados de 2x2. Em vez de mover um pixel por vez, saltamos alguns pixels (em casos, saltamos de um pixel para outro) e olhamos todos os outros. ## Camada Camada de Conexão Total e Camada de Saída A saída da camada de pooling é planejada e combinada num único vetor linear longo. Este vetor serve como entrada para a camada de conexão total, responsável pelo processamento da imagem. ``` Passo 4: Camada de Conexão Total - Planeje as camadas de pooling e combina-as num único vetor linear - Inpute o vetor linear planejado na camada de conexão total para o processamento da imagem ``` No exemplo, a camada de saida da camada de conexão total já classifica a imagem como uma ave, ou outras possibilidades como carro, gato, cachorro, cavalo, e assim por diante. A última camada inclui uma camada de saida, que classifica a imagem. Resumo do processo de reconhecimento da CNN: - Convertemos a imagem de entrada para preta e branca (ou utilizamos vários canais de cor) - Aplicamos filtros convolucionais à imagem - Aplicamos a função de ativação ReLU na camada de convolução - Executamos o pooling maximo na(s) camada(s) de convolução ativada - Planejamos as camadas pooladas e combinamos-as num único vetor linear - Inpute o vetor linear planejado na camada de conexão total - Classifique a imagem utilizando a camada de saida No nosso caso de implementação utilizando a CNN, utilizaremos o conjunto de dados CIFAR-10 do Instituto Canadense para o Avançado da Pesquisa para a classificação de imagens em 10 categorias. Isto fornece uma excelente oportunidade para aprender e aplicar esta tecnologia recente, pois pode ser vista em várias áreas, como carros autônomos. Segue um exemplo breve do código Python que implementa estes passos usando o conjunto de dados CIFAR-10: ```python # Importe as bibliotecas necessárias . . . # Carregue o conjunto de dados CIFAR-10 . . . # Defina a arquitetura da CNN . . . # Defina as funções de treino e validação . . . # Treine a CNN no conjunto de dados CIFAR-10 . . . # Avalie o desempenho da CNN . . . ``` Este código demonstra os passos principais de uma CNN, quebrando a tarefa em funções manejáveis para facilitar a implementação e compreensão. Título Principal: Introdução ao Processamento de Imagens com Ajuda de Funções Helper =============================================================================== Este documento fornece um passo-a-passo para instalação e configuração de um projeto para o processamento de imagens usando Python. Ensina-se a criar functions de auxílio, clichês especiais e modelos para treinar uma rede neural. Conteúdo -------- 1. Intro - Introdução ao processamento de imagens - Instalação e configuração do ambiente de desenvolvimento 2. Funções de Auxílio - One-hot encoder - Classe Helper de Cifrado 3. Configuração do Ambiente e Preparação de Dados - Requisitos de memória RAM - Amostras de imagens - Exemplo de ajuda: ["um veículo", " Um veículo de carga", "cambalaços de caminhão", "um cão", "um carro"] 4. Treino do Modelo - Processamento de dados (spModel) - Treinamento com a rede neural - Resultados 5. Conclusão - Resumo algumas funções de auxílio e técnicas **1. ** Intro ---------- Pode-se manipular imagens, sintaxe e código de várias formas. Para facilitar o trabalho, vamos criar uma biblioteca de functions de auxílio para simplificar a manipulação de dados. **2. ** Funções de Auxílio ------------------ #### One-hot encoder O one-hot encoder é um método para transformar as etiquetas de imagem em uma matriz que pode ser utilizada pelo classificador de imagens. Ao criar um one-hot encoder garantido-se que cada imagem tem apenas uma etiqueta única, mesmo se eles tiverem diferentes nomes. Funcionalidade do One-hot encoder ---------------------------------- - Gera uma matriz (bind_labels) usando o `OneHotEncoder` para converter as etiquetas de imagens. Como usar o One-hot encoder --------------------------- - Crie una lista chamada labels com os nomes das etiquetas de imagem - Transforma esta lista em uma matriz bind_labels com o método fit_transform(). ``` Python labels = ["um veículo", " Um veículo de carga", "cambalaços de caminhão", "um cão", "um carro"] onehotencoder = OneHotEncoder() bind_labels = onehotencoder. fit_transform(labels. reshape(len(labels), 1)). toarray() ``` **Classe Helper de Cifrado** A classe Helper de Cifrado ajuda a organizar e formatar os dados de imagem e suas etiquetas. Funcionalidade: - Converte as imagens em objetos `numpy` e as etiquetas em objetos `OneHotEncoder`. **3. ** Configuração do Ambiente e Preparação de Dados -------------------------------------------------- **Organização do projeto** 1. Crie uma pasta chamada "project" para organizar todos os artefatos do projeto. 2. Crie uma pasta "data" na pasta "project" e adicione os dados de imagem lá. **Requisitos do computador** 1. RAM: É necessário que a sua máquina tenha 8GB de memória RAM para trabalhar corretamente com várias imagens de alta performance. 2. Versão do Python: 3. 7 ou superior. 3. Versão do NumPy: 1. 19. 5 ou superior. ## Dados de Exemplo Nesta seção, será fornecido um exemplo de dados de imagens e das etiquetas correspondentes para treinar um modelo neural. Os nomes devem ser alterados para os seus dados de treino. ``` Nome da Imagem Etiqueta img_0001. jpg um veículo img_0002. jpg Um veículo de carga img_0003. jpg cambalaços de caminhão img_0004. jpg um cão img_0005. jpg um carro img_0006. jpg animal img_0007. jpg outra coisa 1 img_0008. jpg outra coisa 2 ``` No entanto, aconteceram alguns erros de pontuação e formatação: 1. "um animal" (Linha 6): use "um animal" em vez de "animal" 2. "outra coisa 1" e "outra coisa 2" (Linhas 7 e 8): use "outra coisa" em vez de "outra coisa 1" e "outra coisa 2" **4. ** Treinamento do Modelo ------------------------ Treine o seu sistema utilizando o método de treinamento. **5. ** Conclusão ------------ Após treinar seu modelo, recomendamos um backup do seu código. Estudos nossos helper functions para futuros projetos. # Configuração do TensorFlow ## Importação do TensorFlow Começamos primeiramente por importar o TensorFlow e preparar o ambiente: ``` import tensorflow as TF # Carregue o TensorFlow com aviso sobre valores depracados TF. keras. backend. set_floatx('float32') ``` ## Placeholders Em seguida, definiremos alguns placeholders para nossos dados: ``` x = TF. placeholder(TF. float32, shape=(None, 32, 32, 3)) # Dados de entrada y_true = TF. placeholder(TF. float32, shape=(None, 10)) # Etiquetas verdadeiras dropout_prob = TF. placeholder(TF. float32) # Probabilidade de dropout ``` ## Funções Auxiliares Aqui, criaremos algumas funções auxiliares para inicializar pesos e offsets, além de nossas camadas de convolução, pooling e densas: ``` def initialize_weights(shape): initial = TF. truncated_normal(shape, stddev=0. 1) return TF. Variable(initial) def add_layer(inputs, in_shape, out_shape, activation=None): weights = initialize_weights(shape=[in_shape[-1], out_shape]) biases = initialize_weights(shape=[out_shape]) linear = TF. matmul(inputs, weights) + biases se activation: linear = activation(linear) return linear # Define layers (Conv2D, MaxPool, e Dense) # . . . ``` ## Camada Convolucional Agora, vamos criar nossas camadas convolucionais, seguidas de pooling, e depois camada densa (plenamente conectada): ``` # Camada Convolucional 1 conv1 = add_layer(x, (3, 3, 3, 32), (32, 32, 32)) conv1 = TF. nn. relu(conv1) pool1 = TF. nn. max_pool(conv1, ksize=(2, 2), stride=2) # Camada Convolucional 2 conv2 = add_layer(pool1, (3, 3, 32, 32), (64, 32, 32)) conv2 = TF. nn. relu(conv2) pool2 = TF. nn. max_pool(conv2, ksize=(2, 2), stride=2) # Desdobra a saída da camada de convolução 2 antes de camada densa flattened = TF. reshape(pool2, (-1, 4 * 4 * 64)) # Camada Densa (Camada de Saída) output_layer = add_layer(flattened, (4 * 4 * 64, 1024), activation=TF. nn. leaky_relu) output_layer = add_layer(output_layer, (1024, 10)) # Predizindo saídas em vez de probabilidades logits = output_layer ``` ## Treinamento e Predição Este código concentra-se apenas na criação de camadas e na configuração da estrutura, deixando de fora o resto do treinamento e previsão para minimizar o conteúdo para esta tarefa específica (por exemplo, otimizador, função de perda, etc. ). Por favor, fazer certa de que seja adicionada funções adequadas, incluindo alimentação dos placeholders com dados e a chamada de métodos oficiais de fit() ou evaluate() baseado nas suas necessidades. O código acima pode servir como um ponto de partida para construção de um modelo completo do TensorFlow. Êxito na tradução! # Rede Neural de Computação e Treinamento ## Camada Única Inicial Defina a `camada única inicial` e sua associada Dropout. ``` A `camada única inicial` é a camada inicial com a qual estamos trabalhando. Defina a probabilidade de dropout como a probabilidade total, lembrando que definimos isso anteriormente. A `camada única inicial` fornece dados para o resto do modelo e é usada durante o treinamento. Treinamos apenas uma porcentagem de pesos cada vez, o que ajuda a reduzir o bias. ``` ## y_predict Crie uma variável `y_predict` para a saída final. ``` Como nosso conjunto de dados possui 10 etiquetas, `y_predict` é igual à `camada única inicial Dropout` e 10. ``` ## Opções para Camadas Adicionais Considere adicionar mais camadas à rede neural para experimentação adicional. O número de nós na segunda camada pode variar, e você pode colocar a `camada única inicial Dropout` na `camada única dois` se desejado. ## Parâmetros e Ajustes Lembre-se de que a alteração do valor de `44` e `1024` (como no exemplo acima) afeta significantemente o resultado do modelo. Experimentar com diferentes números pode ajudar a obter um melhor ajuste para seus dados. ### Configurações Genéricas Para resultados ottimais, considere aumentar o número de nós em potências de 2 para crescimento exponencial (por exemplo, 2, 4, 8, 16, 32 e 64). No entanto, você pode usar qualquer número que atenda aos seus dados específicos. ### Função de Perda e Otimização Crie uma função de perda para rastrear o desempenho do modelo e treine o modelo usando o `TF train Adam Optimizer`. Lembre-se de inicializar todas as variáveis globais TF antes de entrar na configuração da função de perda. ``` ### Função de Perda Cruzada Crie uma função de perda cruzada utilizando as etiquetas e as etiquetas de pré-visualização como entrada. A função calcula a média de erro entre as etiquetas reais e as previsões para determinar o desempenho do modelo. ``` --- Treine o modelo conforme determinado: 1. Crie uma função de treinamento e configure ela para otimizar a função de perda cruzada. 2. Inicialize todas as variáveis globais TF. 3. Crie uma `sessão gráfica` para o treinamento dos dados. 4. Execute o treinamento para um número especificado de epoquias. 5. Imprima a acurácia a cada 100 passos. Assim que terminado! Agora você tem um documento estruturado e formatado usando Markdown. Boa sorte com o seu treinamento! # Técnica: Introdução às Redes Neurais Recurrentes (RNN) ## Visão Geral Neste guia apresentamos uma visão geral das Redes Neurais Recurrentes (RNNs) e de suas aplicações. Abordaremos os fundamentos, o problema dos gradientes que desaparecem ou explodem, e um estudo de caso da implementação do LSTM (Long Short-Term Memory) no TensorFlow. ### Auto-completar de palavras no Google O recurso de auto-completar de palavras do Google é um exemplo prático da potência das RNNs. Ele previ para a restante de uma palavra que o usuário está digitando baseado em uma série de palavras que aparecem frequentemente em conjunto. #### Como funciona 1. Uma coleção de grandes volumes de palavras que aparecem frequentemente em conjunto é introduzida numa RNN. 2. A RNN encontra a sequência de palavras que aparecem frequentemente, constrói um modelo e previ a próxima palavra numa frase. 3. A busca de Google análisa o auto-completado mais frequente e apresenta ao usuário três ou quatro opções diferentes. ### Introdução às RNNs #### O que é uma Rede Neural Recurrente (RNN)? Uma Rede Neural Recurrente (RNN) é um tipo de rede neural artificial projetada para reconhecer padrões em sequências. As RNNs têm memória interna ou estado, o que lhes permite reconhecer padrões que não estão adjacentes na sequência, o que permite que estas redes tenham uma ideia de tempo ou contexto, diferentemente das redes neurais de entrada direta. ### O Problema dos Gradientes que Desaparecem ou Explodem Um dos problemas maiores das RNNs é o problema dos gradientes que desaparecem ou explodem. Durante a propagação retroativa dos erros, o gradiente da função de perdas pode desaparecer ou explodir exponencialmente, o que dificulta a rede de aprender dependências longa-termos. ### Estudo de Caso: LSTM com TensorFlow Nesta secção, implementaremos uma célula LSTM com as portas de entrada, esquecimento e saída utilizando o TensorFlow. A célula LSTM é um tipo de célula de RNN empregue para resolver o problema dos gradientes que desaparecem efetivamente. #### Módulo de Software Carass Python Usaremos o módulo Carass, um módulo de software em Python para helos de neuronas artificiais e aprendizado profundo, em específico com a célula LSTM. ### Redes Neurais Populares Antes de entrarmos nos detalhes das RNN, iremos brevemente tocar em algumas redes neurais populares: 1. Rede Neural de Entrada Direta: Empregue em problemas de regressão e classificação geral. 2. Rede Neural Convolucional (CNN): Empregue para reconhecimento de imagens. 3. Rede Neural Profunda: Empregue para modelagem acústica. 4. Rede de Crença Profunda: Empregue para detecção de cancer. Estas redes podem ser misturadas e adaptadas a resolver vários problemas, desde que elas não estão limitadas a aplicação específica. ## Rede Neural de Entrada Direta vs RNN 1. Fluxo de informação: Em uma Rede Neural de Entrada Direta, a informação se move apenas na direção da frente, dos nodos de entrada, através das camadas escondidas, se existirem, para os nodos de saída. Não existe nenhuma repetição ou laços na rede. 2. Memória: Uma Rede Neural de Entrada Direta não tem um campo de memória ou tempo. Não consegue armazenar os dados passados ou lidar com dados secuenciais. 3. Solução: Para lidar com dados secuenciais, é empregue um arquitetura de Rede Neurais Recurrentes (RNN), em virtude de possuir uma memória interna que permite que eles considerem não só os dados atuais, mas também os já recebidos. Daí podem confrontar os dependências temporais de uma forma mais eficaz. Lembrete, este documento serve como uma guia rápida sobre as RNNs e não responde extensivamente ao tema. Para mais informações detalhadas, recomendamos estudos adicionais e recursos de aprendizagem. --- ## Referências * [Tutorials do TensorFlow](https://www.tensorflow.org/tutorials) * [Repo do GitHub do Carass](https://github.com/highertheorem/carass) * [Livro de Aprendizado Profundo do Ian Goodfellow](https://www.deeplearningbook.org/) * [Canal de YouTube 3Blue1Brown sobre Redes Neurais](https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDPD3MizzM2xVFitgF8hE_ab) # Redenção Neurais Recorrentes (RNN) ## Introdução A função `h(T)` é definida como uma função de `T`, onde `h(T-1)` representa a última saída h, `x_t` é a entrada do passo atual `T`. Em outras palavras, a saída atual de h é a combinação da última saída h e da nova entrada `x_t`. Uma função `F(C)` com o parâmetro `C` é uma maneira comum de denotar a nova estado `H_t`. `H_t-1` representa o estado antigo saído, e `x_t` é um vetor de entrada no momento `T`. Coveraremos vários tipos de redenção neurais recursivas. O primeiro é o mais comum, conhecido como uma **redenção neural comum**, frequentemente utilizado para problemas de aprendizagem automática comum porque é considerado um tipo simples e básico. Embora seja básica, as pessoas frequentemente areferenciam como a "redenção neural comum" (não um termo comum, mas um slang termo). No caso de uma **rede neural comum**, você tem uma única entrada e múltiplas saídas. Um exemplo disso pode ser observado no processamento de capturas de imagem onde não só estamos olhando por ele como um cachorro, mas um cachorro arrancando uma bola no ar. Uma **rede neural de uma para muitos** recebe uma sequência de entradas, como análise de sentimentos onde um dado frase pode ser classificada como expressando sentimentos positivos ou negativos Raidando (por exemplo, "Se chover, procure uma arco-íris - sentimentos positivo; chover pode ser um conceitua negativeiro se estiver apenas contando as palavras nele). Uma **rede neural de muitos para uma** recebe uma sequência de entradas e gera uma única saída. Um exemplo disso pode ser visto em tradução de máquina, onde uma frase longa em inglês sai de todos os diferentes idiomas. ## O problema do Gradiente Disparando Ao treinar uma RNN, a inclinação pode ser muito pequena ou grande. Esto consequences difficult. Quando a inclinação é muito pequena, o problema é conhecido como **Desvanecimento do Gradiente**. A informação pode ser perdida, e pode ocorrer problemas de performance, como o perda da terceira palavra em uma frase ou de não seguir a lógica inteira do que se está a trabalhar. O **problema de gradiente explosivo** é quando a inclinação tendenciaeman crescer exponencialmente em vez de enfraquecer. É outro problema que encontram todos enquanto trabalham com essa particular neural network. com um gradiente explosivo podem experimentar tempo de treinamento longo, desempenho ruim e baixa acurácia, e em alguns casos, seu computador pode se travar e apresentar uma memória erro. ### Exemplos Considera as seguintes duas colunas para entender o que deve ser o próximo valor no topo da coluna: 1. `O dono do bicycleto foi raptado e blank`. `um ladrão` 2. `Os alunos a entrar na engenharia vêm de blank`. `Ásia` Nestes exemplos, temos o valor `x_t` entrando (permita, estudantes), os valores anteriores (meu carro de bicicleta, engenharia), e puxamos erros em cima da rede como fazemos com qualquer rede neural. Enquanto esperamos para o valor perdido (ladrão, saíram), a RNN deverá memorizar o contexto anterior para prever o valor próximo no topo da sequência. ## Soluções para o problema de Gradiente Para entender as soluções, analisaremos os três tipos principais: 1. **Gradiente Explosivo**: - Inicialização de Identidade: Minimize as identidades vindo entrando, centrado somente sobre informações importantes. - Truncated Backpropagation: Truncate o que envia para a próxima série (por exemplo, faça menores para uma determinada série de camadas das camadas, reduce estas camadas). - Clip gradiente: Aplique clipe gradiente apenas durante o treinamento para reduzir o modelo de treinamento. 2. **Gradiente Desaparecimento**: - Inicialização de Peso: Similar a identidade, mas adicione mais pesos a identificar melhor as diferentes partes que vem entrando. - Função de Ativação: Escolher a função de ativação fazem diferença. - Redenção Neurais Larga-Prazo com Memória (LSTM): Aumente o tamanho da rede para lidar com mais informação. ## Dependências Longas O problema de dependências longas é um problema comum quando se trabalhar com uma neural network. Por exemplo, suponha que tentemos prever a última palavra no texto "os nuvens estão no céu, " não necessitamos de qualquer contexto adicional. No entanto, se tentarmos prever a última palavra no texto "eu fui morando na Espanha durante os últimos 10 anos, " para prever a última palavra no texto, precisamos do contexto de "Espanha. " Notavelmente, o intervalo entre a informação relevante e o ponto em que é necessário pode tornar-se bastante grande. ### RNNs com Memória Longa Os RNNs com Memória Longa são uma rede neurália que é capaz de aprender dependências longas e lembrar informações durante um período de longo tempo. Eles têm a forma de uma cadeia de repetições da conexão neural. A repetição módulo, chamada de célula em tons de LSTM, tem uma estrutura diferente comparando-se com as RNNs padrão. Em vez de ter apenas uma camada tangente H, as células em tons de LSTM têm quatro camadas interagindo numa maneira muito especial. Como se encontra mais profundo em este assunto, os gráficos se tornam cada vez mais complexos. Na LSTM, você tem a entrada no momento anterior, atual e próximo, o estado antigo e o novo, e a saída do estado da célula no estado de cada tempo. Pelo curto disso, a informação não só se propaga pela primeira camada de Interpretação Tangencial, como também pela camada subsequente, formando uma estrutura de pilha. isso se torna muito fácil quando aumenta as camadas, aumentando com ele a memória e a quantidade de recursos. No entanto, é um poderosa ferramenta para ajudar a lidar com informação sequencial inputs. # Redes Neuronais LSTM: Previsão de Preços de Ações ## Introdução Este documento aborda a importância de Redes Neuronais Long Short-Term Memory (LSTM) no momento atual, com um foco na previsão de preços de ações usando redes LSTM. ### Conceitos Básicos 1. **Análise da Porta de Entrada**: Informações importantes são mantidas enquanto informações menos importantes são esquecidas. Este processo pode ser realizado pela porta de entrada. 2. **Porta de Saída**: Decide o que será a nossa saída. Primeiro é corrida uma camada de sigmoidal para decidir quais partes do estado da célula chegam à saída. Em seguida, o estado da célula é passado pela hiperbolicossigno tangente (Tanh) para empurrar os valores entre -1 e 1 e multiplicar pelo output da porta de saída da camada de sigmoidal. 3. **Exemplo: Previsão do próximo palavra em uma frase: ** Considere o seguinte exemplo: John jogou fantástica contra o adversário e ganhou para a sua equipa. Por suas contribuições, Brave __ foi premiado jogador do jogo do ano. A entrada atual: Brave A saída ideal após Brave pode ser: John, prémio, ou jogador. Para prever a saída certa, considere o contexto e o papel do palavra "Brave" na frase. ### Caso de Uso: Previsão de Preços de Ações 1. **Preparação de Dados**: A Bolsa de Valores de Nova York gera aproximadamente três terrabytes de dados por dia. Com as nossas informações, limitaremos o nosso conjunto de dados a algumas informações fundamentais, como dados de preços de ação entre 2012-2016, para a previsão dos preços de ações de 2017. 2. **Treinamento**: Irmos importar as nossas bibliotecas, importar o nosso conjunto de treinamento e definir a escala. Usaremos Anaconda e Notebook do Jupyter neste exemplo. 3. **Implementação**: Usaremos a rede LSTM para prever os preços de ações baseados nos dados de preços de ação entre 2012-2016. Isto servirá como um conjunto de dados restringido, e não tentaremos prever o mercado de ações inteiro. # Análise de Ações e Diminuição de Escalas de Características ## Visão Geral Neste guia, analisaremos dados de ações e fazeremos diminuição de escalas de características. Antes de começar, certifique-se de ter instaladas as bibliotecas necessárias, como SciKit-learn e NumPy. ### Carregando Dados Começamos lendo os dados de ações, criar a estrutura de dados e definir víariáveis: ```python # Importar as bibliotecas necessárias do from sklearn. preprocessing import MinMaxScaler # Carregar os dados X_treino = [] y_treino = [] # Definir o número de passos (EPs) e comprimento do dados num_passos_tempo = 60 comprimento_dados = 1258 # Loop por cada dado e preparar nosso conjunto de treino para i em range(num_passos_tempo, comprimento_dados): X_treino. append(dataset_de_treino_escalonado[i - num_passos_tempo: i]) y_treino. append(dataset_de_treino[i]) # Converter X_treino e y_treino em arrays numpy X_treino = np. array(X_treino) y_treino = np. array(y_treino) ``` ### Diminuição de Escalas A diminuição de escalas é usada para normalizar os dados e remover qualquer biaise entre diferentes ações. Aqui, perceberemos como criar e implementar o MinMaxScaler: ```python # Inicializar o MinMaxScaler escalonador = MinMaxScaler() # Treinar e escalonar o conjunto de treino escalonador. fit(X_treino) X_treino_escalonado = escalonador. transform(X_treino) ``` ### Treinamento do Modelo Agora que os dados estão preparados e escalonados, podemos passar a treinar o nosso modelo: ```python # Importar as bibliotecas necessárias para o modelo e as camadas do from tensorflow. keras. models import Sequential do from tensorflow. keras. layers import LSTM, Dens, Dropout # Criar um modelo Sequencial regressor = Sequential() # Adicionar uma camada LSTM com regularização Dropout regressor. add(LSTM(50, return_sequences=True, entrada_formato=(X_treino_escalonado. shape[1], 1))) regressor. add(Dropout(0, 2)) # Adicionar outra camada LSTM com regularização Dropout regressor. add(LSTM(50, return_sequences=True)) regressor. add(Dropout(0, 2)) # Adicionar outra camada LSTM com regularização Dropout regressor. add(LSTM(50)) regressor. add(Dropout(0, 2)) # Adicionar a camada de saída Dense regressor. add(Dense(1)) # Compilar o modelo regressor. compile(otimizador='adam', perda='mean_squared_error') # Treinar o modelo usando nosso conjunto de treino escalonado regressor. fit(X_treino_escalonado, y_treino, épocas=100, lotes=1, verbose=2) ``` Por agora, você deverá ter um documento Markdown bem formatado, com ortografia correta e estruturaada, que percorre o carregamento de dados, diminuição de escalas e treinamento de um modelo usando LSTM e regularização Dropout. Este guia-passo-a-passo deve te ajudar a compreender o trabalho involvido na análise de dados de ações, diminuição de escalas e treinamento de modelos. # Red neuro-rede de camadas Modelo com Carass: Regressor ## Interface e Preparação dos Dados A interface de camadas fornecida por Carass é uma solução de ponta de lâնcia, oferecendo opções flexíveis para o tratamento dos dados. Por outro lado, não oferece opções para o tratamento dos dados de entrada. Assim, apesar de o modelo demandar vários passos adicionais, o impacto sobre a saída do modelo justifica o esforço. ## Construindo o Modelo Nesta demonstração, focamos na criação de um regressor usando Carass. 1. **Compilar o Modelo: ** Depois de juntar nossa modelo completa, precisamos compilar-a para compilar todas as suas partes. 2. **Fit dos Dados: ** Depois de compilada, os dados serão ajustados ao modelo. ``` O modelo é ajustado utilizando o seguinte comando: regressor. fit(X_treino, y_treino, epochs=100, batch_size=32) ``` ## Carregamento e Processamento de Dados O Carass se destaca ao lidar com grandes arquivos, pois agora pode carregar pequenas partes e carregá-las indiretamente, salvando memória e melhorando o desempenho para grandes conjuntos de dados. Neste exemplo, não estamos lidando com um conjunto de dados particularmente grande, portanto, problemas de recursos não são uma preocupação. No entanto, como trabalhar com mais variáveis e conjuntos de dados maiores, recursos do Carass tornam-se decisivos. ## Treino do Regressor Depois de compilado e ajustado o modelo, podemos iniciar o processo de treino. Isso envolve passar os dados de treino pelo modelo compilado, recriar o regressor e permitir-lo ser usado. ``` Nesta demonstração, usamos o optimizador Adam por sua otimização de desempenho com Big Data. A perda é baseada no valor quadrático médio (MSE). regressor. compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') ``` ## Treino do Regressor Para treinar o regressor, usamos a função `fit` com as argumentos apropriadas: ``` regressor. fit(X_treino, y_treino, epochs=100, batch_size=32) ``` ## Previsão e Visualização dos Resultados Depois que o regressor for treinado, podemos fazer previsões e visualizar os resultados. ### Carregamento e Preparação dos Dados de Teste Primeiro, carregamos os dados de teste e preparámos-os para previsões. ```python import pandas as pd dados_teste = pd. read_csv('test_data. csv') # Carregar os dados de teste dados_teste = dados_teste[['abertura']] # Selecionar a coluna desejada (e. g. , abertura) ``` ### Predição Depois, criamos as entradas, concatena os dados de treino e de teste, transformamos as entradas, e criamos o `X_test` para previsões. ```python # Create inputs inputs_totais = pd. concat([dados_treino['abertura'], dados_teste. values], eixo=0) inputs = inputs_totais[: len(inputs_totais) - len(dados_teste)] # Excluir os dados de teste # Transformar Inputs transformar_os_inputs = MinMaxScaler() inputs = transformar_os_inputs. fit_transform(inputs) ``` ### Previsão do Preço da Ação Usando o regressor treinado, podemos agora fazer previsões para os dados de treino e de teste. ```python # Previsão de preço da acção previsao_preco_acção = regressor. predict(X_test) ``` ### Inversão da Transformação e Plotagem No último lugar, inversamos as previsões e comparemos-as ao preço real da ação. ```python # Inverter a Transformação inverter_transformar = transformar_os_inputs. inverse_transform previsao_preco_acção = inverter_transformar(previsao_preco_acção) # Plotar os dados import matplotlib. pyplot as plt plt. plot(dados_teste. index, dados_teste['abertura'], color='red', label='Preço Real de Ação Google') plt. plot(dados_teste. index, previsao_preco_acção, color='blue', label='Previsão de Preço de Acção') plt. xlabel('Tempo') plt. ylabel('Preço de Ação') plt. legend() plt. show() ``` Com este código, podemos fazer previsões e visualizar os resultados usando o regressor treinado, tornando-o pronto para análise e insight adicional. # Documentação para Projetos Técnicos ## Introdução Esta documentação abrange vários projetos técnicos que utilizam aprendizado profundo. Os seguintes projetos estão apresentados: ### Projeto 1: Previsão de ações Neste projeto, tratamos da previsão de preços de ações utilizando um modelo de regressão linear simples, com foco na abertura do preço da ação. O conjunto de dados deste projeto é extraído de dados reais de preços de ações, sendo utilizados sequências de tempo para visualizar tendências. #### Recursos * Predizer preços de abertura de dados de mercado de ações futuros * Comparar a predição com o preço real de abertura da ação * Utilizar um modelo de regressão linear simples para realizar previsões ### Projeto 2: Classificação de imagens (CIFAR 10) Este projeto envolve o uso do aprendizado profundo na classificação de imagens utilizando o conjunto de dados CIFAR 10. O conjunto de dados consiste em 60, 000 imagens coloridas (6, 000 por classe) em dez categorias diferentes. #### Recursos * Classificar imagens em categorias específicas (aeronaves, carros, pássaros, gatos, cervos, cães, sapos, cavalos, navios, caminhões) * Utilizar uma rede neural convolucional (CNN) para classificar imagens baseadas nos valores de pixel * Resultar em recursos de reconhecimento de imagens para iniciantes em aprendizado profundo ### Projeto 3: Deteção de tumores cerebrais A utilização do aprendizado profundo na deteção de tumores cerebrais, este projeto pode ajudar radiologistas a diagnosticar tumores sem medidas invasivas. #### Recursos * Detetar tumores cerebrais através de imagens de ressonância magnética * Classificar tumores como benignos ou malignos com a ajuda de um algoritmo de aprendizado profundo * Utilizar uma rede neural convolucional (CNN) para segmentação e classificação de imagens ### Projeto 4: Anna (Plataforma de adjudicatórias) Anna é uma plataforma de conjunto de código aberto para o design gráfico de quadros, simulador da conversa e kit de software (SDK). #### Recursos * Disponibilidade 24h para responder às perguntas * Suporte para conversa na web, Android, iOS, e Messenger do Facebook * Útil para apoio ao cliente em e-commerce e outros setores ### Projeto 5: Captação de imagens A captação de imagens é o processo de geração de descrições textuais de imagens utilizando técnicas de visão computacional e processamento de língua natural. #### Recursos * Gerar descrições textuais de imagens * Utilizar redes neurais recurrentes e redes de memória curta (LSTM) para a criação de captionamento automático de imagens * O botão de captionamento da Microsoft e AI de captionamento são exemplos desta tecnologia ### Projeto 6: Colorização de imagens Neste projeto, exploramos a colorização de imagens utilizando o aprendizado profundo, convertendo imagens em preto e branco em imagens totalmente cores saturadas. #### Recursos * Utilizar algoritmos de aprendizado profundo para colorizar imagens em preto e branco * Utilizar modelos como ChromaGAN para modelos de colorização * Integrar compreensão perceptiva e semântica das distribuições de cor e classes ### Projeto 7: OpenNeural Machine Translation (OpenNMT) OpenNMT é um framework aberto de aprendizado profundo para tradução neural de máquina e processamento de língua natural. #### Recursos * Implemente modelos de tradução de máquina em frameworks de aprendizado profundo populares como o PyTorch e TensorFlow * Simplifique e harness AI à escala em várias nuvens com IBM Watson ### Projeto 8: Geração de música usando aprendizado profundo O aprendizado profundo pode ajudar a gerar música ao entender notas, estruturas e padrões na Teoria da Música. #### Recursos * Utilizar ferramentas como Music 21, Amper Music, Jukedeck, e MuseNet para geração inteligente de música * Gerar música sem intervenção humana utilizando a lendo-anthropomorfização e algoritmos de aprendizado profundo ### Projeto 9: AlphaGo AlphaGo é um sistema de AI que derrotou jogadores de Go humanos com muito mais capacidade do que qualquer jogador de Go anterior, baseado no aprendizado profundo, árvore Monte Carlo, e redes de valores/políticas. #### Recursos * Bate jogadores humanos de Go usando treinamento extenso em jogos humanos e aprendizado por reforço * Gerenciar jogadas com uma boa compreensão da estratégia de Go ### Projeto 10: Deep Dream Deep Dream é um programa de visão computacional que amplifica padrões em imagens usando redes neurais convolucionais e interpretabilidades algorithmicas. #### Recursos * Superinterpretar e ampliar padrões em imagens * Reconhecer e visualizar padrões aprendidos por neuronas ### Projeto 11: Deep Voice Deep Voice é um sistema de AI desenvolvido pela BYU que consegue clônio da voz de uma pessoa com apenas período de treinamento de 3 segundos. #### Recursos * Sistema de sintetização de texto para fala completamente convolutional, com mecanismo de atenção adaptado * Converter texto para espectrogramas e outros parâmetros acústicos para síntese de ondas de áudio ### Projeto 12: IBM Watson IBM Watson ajuda a executar modelos de aprendizado profundo em nuvem, tornando mais fácil o desenvolvimento de modelos analíticos e redes neurais. #### Recursos * Utilizar o IBM Watson Machine Learning em várias aplicações, incluindo apoio ao cliente, previsão do tempo e mais ### Projeto 13: YOLO (Deteção de Objetos) YOLO (You Only Look Once) é um sistema de deteção de objetos que trunka deteção de objetos em problemas de maior escala na Internet. A deteção de objetos são tratados como um problema de regressão e é completada num único neural network. ####Recursos * Obtenha predições mais precisas num tempo menor * Treine e teste o modelo utilizando o dataset de deteção de objeto Popular (PDAF) * Escolha um destepkg: , Pytorch, C++ ou TensorFlow para desenvolvimento e treinamento do modelo de deteção de objeto YOLO # Visão geral do aprendizado profundo Este documento fornece uma visão simplificada do aprendizado profundo, com ênfase nas redes neurais e em suas respectivas algoritmo. ## O que é aprendizado profundo? O aprendizado profundo é uma tecnologia que utiliza complexos algoritmos para treinar redes neurais e realizar operações complexas para extrair padrões e características escondidas. Embora esta tecnologia ainda não esteja pronta para substituir chefes humanos, é inspirada na estrutura e função do cérebro humano. [Mais informações](URL_1) ## Redes Neurais Uma rede neuronal é um sistema inspirado no cérebro humano, representando a maneira como os humanos aprendem. Estas redes são comumente visualizadas através de uma rede neuronal de propagação f voorwat, que divide a rede em muitas partes, mas se concentra no nível escondido para ajustes e configuração. O nível escondido contém nós que realizam várias operações. A estrutura básica para uma rede neuronal consiste em uma camada de entrada, camada(s) escondida(s) e uma camada de saida. ### Perceptron múltiplo (MLP) O Perceptron múltiplo (MLP) é um modelo comum com uma ou mais camadas escondidas. Diferentemente de um perceptron único, o MLP pode classificar classes não lineares. Utiliza um método de aprendizagem supervisionado chamado propagação de custo para treinar o modelo. ### Normalização de dados Normalização de dados é essencial para a pré-processamento de dados, redução da redundância dos dados e alcançar melhor a convergência. Ele envolve padronizar os dados de entrada, eliminar arquivos grandes, imagens múltiplas ou mesma informação em formatos diferentes, bem como redimensionar os valores para se encaixarem em um determinado intervalo. ## Máquina de Boltzmann A Máquina de Boltzmann é um modelo básico utilizado para processar dados. Ele consiste em uma camada de entrada visível e uma camada escondida, quase sempre apresenta camadas escondidas curtas e redes neuronais duplas que tomam decisões estocásticas. ### Funções de ativação As funções de ativação decidem se uma neurônio deve ser acionado ou não e quanto valor deve aparecer ao ser acionado. Utiliza-se diferentes funções de ativação dependendo do modelo e dos dados em questão. ## Função de custo A função de custo é importante para avaliar a performance do modelo e decidir se ele está funcionando ou não. Ela calcula o erro da camada de saida durante a propagação de custos, e uma função popular de custo é a erro quadrática média. A divisão dos dados para treino e teste é essencial para avaliar o erro. # Teste de Dados e Redes Neurais ## Introdução O setup global é um excelente método para testar seu dado em sua máquina local. No entanto, é fundamental lembrar que isso é diferente do campo. Quando se discute diversos testes e testes de erro, é importante garantir que se está em um ambiente controlado durante a teste inicial. No entanto, é igualmente importante abrir o teste para dados em escala maior, pois eles podem não caber em escala. Isso pode ser devido à forma específica em que os dados foram introduzidos, ao conjunto de dados utilizado, ou qualquer outro fator que possa causar um erro. ## Avaliação do Modelo O teste de erro aplicado aos dados de treinamento e a uma porção dos dados de teste pode ajudar a determinar como bom o modelo é. Através da comparação do erro, podemos determinar se o modelo está sobrescrito ou não. Entraremos em detalhes mais específicos sobre isso enquanto discutimos diferentes modelos. ## Descento de Gradiente [Descento de Gradiente](https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_descent) é um algoritmo de otimização utilizado para minimizar a função de custo ou erro. O objetivo é encontrar o minímo local ou global da função, o que ajudará a determinar a direção que o modelo deve tomar para reduzir o erro. ### Erro quadrático e Descento de Gradiente O erro quadrático é frequentemente usado para determinar a função de custo. A função de custo nos dá informações sobre como o modelo está ajustando-se aos dados sobre os quais foi treinado. Após termos o erro quadrático, queremos reduzir para melhorar o desempenho do modelo. O descento de gradiente nos ajudará a entender a direção em que precisamos avançar para reduzir o erro. ### Minima Local, Minima Global, e Backpropagation Existem dois tipos de minima: local e global. A minima local representam o erro de uma determinada configuração que vem entrando, enquanto a minima global representam o erro baseado em todo os dados. Com o descento de gradiente, estamos a procura da minima custo global, considerando todos os minima locais de cada peça de dado que vem entrando. O backpropagation desempenha um papel crucial no treinamento de redes neurais. Ele ajuda a melhorar o desempenho através da propagação do erro em sentido inverso e da atualização dos pesos para reduzir o erro. Ele ajudará o modelo a se ajustar para se adequar a todos os dados que encontrar, evitando preconceitos em relação a alguns registros de dados. [Diagrama de Backpropagation](https://miro.medium.com/max/3840/0*DyWV8hW16btZWl-y) ## Rede Neuronal de Entrada e Saída Recorrente Uma rede neuronal de entrada e saída recorrente (RNN) transporta sinais em duas direções, fazendo-o um rede recorrente que memoriza os dados anteriores devido à sua memória interna. Em contraste, uma rede neuronal de entrada e saída não-recorrente (FNN) transporta sinais em apenas uma direção, do input para a output, sem feedbacks ou memória de informações anteriores. ### Aplicações de Rede Neuronal de Entrada e Saída Recorrente As RNNs possuem várias aplicações, tais como: - Análise de Sentimento e Mineração de Texto - Captionamento de Imagem - Problemas de Séries de Tempo (como a previs # Documentação Técnica ## Redes Neurais e Hiperparâmetros Este documento formiga uma introdução sobre redes neurais, com foco no function ReLU, function softmax, hiperparâmetros e problemas comuns como sobreposição e subposição. ### Function softmax A function softmax é usada nas redes neurais quando se trata de várias categorias. É selecionada apenas uma categoria, e um valor é anexado a ela para indicar como bem ela foi selecionada. O valor varia entre 0 e 1, permitindo a normalização. ``` softmax(x) = e^(x) / ∑ e^(x) ``` ### Function ReLU A function ReLU (Unidade Linear Rectificada) toma a informação e a somatória e a coloca entre 0 e 1. É um valor claramente 0 ou um valor entre 0 e 1, dependendo da confiança do modelo. ``` f(x) = max(0, x) ``` ### Hiperparâmetros Os hiperparâmetros são parâmetros cujo valor é definido antes do processo de aprendizagem começar. Eles determinam como uma rede é treinada e a estrutura da rede. Alguns hiperparâmetros comuns são: - Número de unidades ocultas - Número de camadas ocultas - Taxa de aprendizagem (alterações incrementais em atualizações de pesos) - Epochs (número de vezes que se passa por todo o dados do conjunto treinado) ### Sobreposição e Subposição A sobreposição ocorre quando um modelo aprende detalhes e ruídos nos dados de treinamento a ponto de o mesmo impactar negativamente a performance nos dados novos, inéditos. O modelo apresenta boa performance nos dados de treinamento e em um conjunto de teste pequeno, mas falha a generalizar para novos dados, em tempos, real-mundo. A subposição ocorre quando um modelo não é bem treinado no dados de treinamento nem consegue generalizar para informações novas. Normalmente ocorre quando há menos e dados inadequados para treinamento, resultando em um modelo com baixa performance e precisão. ### Combatir sobreposição e subposição Para combatir sobreposição e subposição, podemos: 1. Resamplar os dados para estimar a precisão do modelo. 2. Utilizar cross-validation k-fold para avaliar o modelo. ### Inicialização de Pesos numa rede Numa rede, os pesos são inicialmente definidos como zero. Isso converte o modelo em um modelo linear, tornando-o inútil. Um abordagem melhor é inicializar todos os pesos aleatoriamente, próximos a zero. Este método dá uma melhor precisão ao modelo desde que cada neurônio realiza diferentes cálculos. ### Redes Neurais Convolucionais (CNN) Uma Rede Neural Convolucional é composta pelas seguintes camadas: 1. Camada de Convolução: realiza uma operação de convolução na data. 2. Camada ReLU: adiciona a radialidade à rede. 3. Camada de Redução da Dimensionalidade: reduz a dimensionalidade do mapa de características. 4. Camada de Aplanamento: apresenta a camada redada. 5. Camada Intercalada: reconhece e classifica os objetos na imagem. ### Propagação Inversa e Aprendendo o Modelo O treinamento do modelo é frequentemente realizado utilizando a propagação inversa (propagação inversa), onde os erros são calculados e os pesos são atualizados para minimizar o erro. Para mais detalhes sobre a camada de convolução na CNN, por favor consulte nossa vídeo separado sobre o assunto. --- ### Taxa de Aprendizagem e Epochs - Taxa de aprendizagem: multiplicado uma vez que o erro é calculado e determina como os pesos deveriam ser alterados. - Epochs: número de vezes que os dados são percorridos durante o treinamento. --- Se a taxa de aprendizagem é definida como demasiado baixa, o processo de treinamento avança lentamente pois está aos poucos alterando os pesos. Se a taxa de aprendizagem é definida demasiado alta, pode ocorrer comportamento divergente indesejado na função de perda em função de drásticas atualizações em pesos por vezes, o que pode fazer com que não converge ou diverja, tornando-se impossível treinar. --- ### Dropout e Normalização em Lotes #### Dropout Do dropout é uma técnica usada para prevenir sobreposição de dados por um efeito que nomina que determinadas unidades ocultas e visíveis devem ser desvinculados de uma rede. Este método duplica o tempo necessário para convergir a rede mas esse método diminui a rapidez de sobreposição reduzindo o número de iterações necessárias para convergir a rede de forma que se necessita de duas vezes mais interações para convergir a rede. #### Batch Normalization A Normalização em Lotes é uma técnica usada para melhorar o desempenho e a estabilidade das redes neurais normalizando as entradas em cada camada com um mean output de zero e um desvio padrão de um. Este método fornece regularização, treinos mais rápidos, e simplifica a inicialização dos pesos. --- # Curso de Aprendizado Profundo e Linguagem Natural: Conceitos Chave Este curso aborda os conceitos fundamentais de Aprendizado Profundo e Processamento de Linguagem Natural (PNL). Ganhe valiosas insights sobre o mundo da Inteligência Artificial, incluindo o funcionamento de Redes Neurais Convolutivas (RNC) e Redes de Memória Longa e Corta (LSTM). ## Conteúdo 1. **Compreendendo a Redução de Dimensão na RNC** A técnica de Redução de Dimensão é utilizada para reduzir as dimensões espaciais de uma Rede Neuronal Convolucional (RNC). Ela realiza uma operação de downsampling para diminuir a dimensionalidade e cria uma mattriz de caracteristicas pooled trazendo uma matriz de entrada movendo uma matriz de filtro através da matriz de entrada. 2. **Motivação para a Redução de Dimensão na RNC** É importante saber que a redução de dimensão ajuda a manter o tamanho das camadas ao reduzir suas dimensões espaciais, tornando-as computacionalmente mais eficientes. Pode ser visto aqui que é uma matriz de caracteristicas rectificada, em que cada cor representa um único filtro numa rede neuronal menor. 3. **Pooling Max na RNC** Utilizando Pooling Max com um filtro de 2x2 e uma stride de dois significa que iremos avançar a cada dois pixels, encontrar valores máximos, e criar uma matriz de caracteristicas pooled com os valores máximos. Quando olharmos para uma matriz de caracteristicas pooled, veremos um valor marcado, como o número oito, indicando que encontramos uma determinada característica, como um olho humano, na imagem original. 4. **Funcionamento de Redes de Memória LSTM** As redes de memória LSTM são um tipo especial de rede neuronal recorrente capaz de aprender dependências longo prazo. Podem manter informação por um longo período de tempo, o que as torna úteis para tarefas como reconhecimento de fala e tradução de linguagem. 5. **Passos numa Rede de Memória LSTM** Uma rede de memória LSTM funciona determinando o que esquecer e o que lembrar, atualizando-se selectivamente valores de estado celular, e decidindo quais partes do estado atual devem ser emitidas. 6. **Desafios no Aprendizado Profundo** Os problemas como gradientes desaparecendo e explodindo podem interferir nos processos de aprendizado profundo. Estes problemas podem levar a tempos de treino mais longos, baixos desempenhos e precisão baixa durante previsão. 7. **Epoch vs. Batch em Aprendizado Profundo** Um Epoch representa uma iteração completa sobre o conjunto de dados inteiro. Durante o treino, o conjunto de dados é dividido em um número de lotes, e uma iteração é completa quando o conjunto de dados foi visto uma vez, independentemente do tamanho do lotes. 8. **Biblioteca TensorFlow** A biblioteca TensorFlow oferece APIs tanto em C++ como em Python, tem tempo de compilação mais rápido, e apoia ambos os processadores de CPU e GPU. É a biblioteca preferida na área do aprendizado profundo devido a facilidade de uso, versatilidade, e velocidade durante o desemprego do modelo. 9. **Entendendo Tensors** Os tensores são objetos matemáticos representados como matrices multidimensionais de dados, com cada camada representada para entrada na rede neural possuindo formas e ranks diferentes. 10. **Elementos Elementos do Programação em TensorFlow** O TensorFlow oferece constantes, variáveis, placeholders, e sessões para a criação e definição de redes neurais complexas. 11. **Gráfico Computacional** Tudo em TensorFlow é baseado em criar um gráfico computacional que representa uma rede de nós, onde cada nó realiza uma operação, e bordas representam o fluxo de tensores. 12. **Redes Gerativas Adversarias** Uma rede adversarial gerativa é composta de um vetor de ruído, de um gerador que produz dados falsos, e de um discriminador que distingue entre dados reais e falsos. O objetivo é que o discriminador aprenda a identificar os dados reais e falsos com precisão. 13. **Auto-encoder de Rede** Uma rede auto-encoder é treinada para reconstruir seus proprios entrados, organizando as entradas de dados e o então reconstruindo de volta à sua forma original. Isto pode ser útil para tarefas de redução de dimensão, deteção de anomalias, e compressão de dados. 14. **Bagging e Boosting** Bagging e boosting são técnicas de ensemblamento que envolvem o treinamento de múltiplas redes utilizando o mesmo algoritmo de aprendizagem para melhorar o desempenho geral. ## Basonsa Final Ocupe-se na sua carreira continuando a aprender e aprimorar. Seja você um estudante ou profissional, temos programas certificados excitantes para ajudar-vos a alcançar os seus objetivos. Não deites de perguntar questões a respeito dos tópicos abordados em este curso na secção dos comentários, e nossos especialistas irão ajudá-vos a responder as suas dúvidas. Fique seguro e continue a aprender! # Documentação Técnica: Engenheiro de Processamento de Linguagem Natural 2023 | Quanto ganham Engenheiros de Processamento de Linguagem Natural? | Carrieras artificiais Inteligente 2023 | Simplilearn ## Introdução Bem-vindo a este novo vídeo sobre o Salário do Engenheiro de Processamento de Linguagem Natural, enquanto nos movimentamos para um futuro mais informado e baseado em dados. Aprender habilidades que nos tornem relevantes no mercado de trabalho é crucial e dominar o Processamento de Linguagem Natural (PLN) não é exceção. Comecemos entendendo o que é o PLN. **Processamento de Linguagem Natural (PLN)** - É uma ramificação da Inteligência Artificial (IA) que se ocupa de entender e manipular a língua humana. - O objetivo é desenvolver algoritmos e sistemas que possam entender e processar tanto dados de língua estruturados como não estruturados para apoiar os processos de tomada de decisões. O PLN tem vindo a ganhar impulso nos últimos anos devido aos avanços em algoritmos de aprendizagem automático e à disponibilidade de grandes conjuntos de dados, como conversações em redes sociais, críticas de clientes e registros médicos. É utilizado em várias aplicações, como tradução de línguas, análise de sentimentos, resumo de texto e geração de texto. **Tornar-se um Experto Engenheiro de PLN** Se quiser dominar o PLN e tornar-se um Engenheiro de PLN Experto, considere matricular-se num programa integra-lo completo de IA e Aprendizado de Máquina da Caltech. Este bootcamp inclui aulas ao vivo entregues por especialistas da indústria, Módulos Práticos, projetos industriais-relevantes e cursos magistrais da de Caltech instrutores. Alguns conhecimentos que irá adquirir incluem: - Aprendizado de Máquina - Aprendizado profundo - Aprendizado Máquina de Reforço - PLN AI Gerativo - Engineering de Prompt - GPT - Chart GPT, e muito mais! Não perca a oportunidade! Encontre o link do curso na caixa de descrição. **Antes de avançarmos** - Considere assinar o Simply Learn e acione o ícone de Sino para não perder nenhum update de nós. ## Funções do Engenheiro de PLN - **Engenheiro de PLN**: Desenvolve e implements soluções de PLN, incluindo a criação de modelos de aprendizagem de máquina, o design de pipelines e a criação de APIs. Tipicamente, Engenheiros de PLN têm uma formação em engenharia, ciência da computação e conhecimento de algoritmos de aprendizagem de máquina, programação de software e estruturas de dados. - **Especialista em Análise de Texto**: Analisa grandes quantidades de dados de texto para extrair informações úteis. Especialistas em Análise de Texto tipicamente têm uma formação em análise de dados, estatística e aprendizado de máquina e utilizam ferramentas e técnicas de PLN para processar e analisar os dados de texto. - **Engenheiro de Modelo de Linguagem**: Desenvolve e melhora modelos de PLN, como modelos de língua e modelos de tradução. - **Pesquisador de PLN**: Realiza pesquisas sobre novos métodos e técnicas de PLN, publicando sua pesquisa em várias revistas académicas e conferências. ## Salário do Engenheiro de PLN 2023 Vamos discutir o salário de Engenheiros de PLN na India e nos EUA para uma melhor compreensão. Iremos separar os rangos de salários baseados no nível de experiência de um profissional. ### Engenheiros de PLN de Entrada - Na India: O salário varia de 2. 5 milhões de rupeias a 5 milhões de rupeias. - Nos EUA: O salário varia entre $60, 000 a $90, 000 por ano. ### Engenheiros de PLN intermediários - Na India: Ganha entre 5 milhões a 8 milhões de rupeias por ano. - Nos EUA: Ganha entre $90, 000 a $120, 000 por ano. ### Engenheiros de PLN de Nível Superior - Na India: Ganha até 8 milhões de rupeias a 15 milhões de rupeias por ano. - Nos EUA: Ganha entre $120, 000 a $265, 000 por ano. ## Roadmap de Carreira do Engenheiro de PLN 2023 Aqui está uma carreira completa de roadmap para indivíduos aspirantes a tornarem-se Engenheiros de PLN Experto: 1. **Fundação Académica**: Inicie o seu percurso estudando uma licenciatura em Ciência da Computação, Engenharia ou um campo relacionado. 2. **Domínio do Código**: Domine pelo menos uma linguagem de programação como Python, Java ou C++, além de algoritmos gráficos fortes, estruturas de dados e princípios de engenharia de software. 3. **Aprendizado de Máquina**: Edifique uma solida fundação em algoritmos de aprendizado de máquina e ambos o aprendizado supervisionado e não supervisionado. 4. **Técnicas de PLN**: Cultive uma profunda compreensão de técnicas de PLN, incluindo pré-processamento de texto, analise síntática e semântica e o domínio detalhado de Análise de Sentimentos. 5. **Bibliotecas e Frameworks de PLN**: Navegue facilmente por bibliotecas e frameworks de PLN como o Natural Language Toolkit, SpaCy, Stanford's CoreNLP, e Gensim para facilitar seus esforços em PLN. 6. **Acuémica à Ciência de Dados**: Desenvolva uma forte compreensão de princípios de ciência de dados, incluindo visualização de dados, análise estatística e manipulação de dados. Com estas habilidades multi-facetadas, estará bem preparado para iniciar um percurso como um Engenheiro de PLN Experto e enfrentar os complexos problemas de PLN, contribuindo para o exCitante mundo de IA em PLN. Boa sorte no seu percurso de Engenheiro de PLN! 🚀💻🎉 # Roadmap para se Tornar um Engenheiro de Processamento de Línguagem Natural (NLP) Este documento fornece um mapa para se tornar um Engenheiro de Processamento de Línguagem Natural (NLP). ## 1. Diploma Avançado ou Oportunidades de Estágio/Oportunidades de Início - Engenheiros de NLP geralmente possuem diplomas avançados, como Mestre ou Doutorado, em áreas como Ciência da Computação, Linguística ou Inteligência Artificial. - Imergir-se em experiência prática através de estágios ou oportunidades de entrada no mercado pode ajudar a manter seu conhecimento atualizado enquanto também contribui para a construção de um portfólio robusto. ## 2. Aquisição de Habilidades e Conhecimento - Desenvolva uma compreensão detalhada das competências essenciais exigidas a Engenheiros de NLP, que inclui programação, aprendizado de máquina, técnicas de Processamento de Línguagem Natural (PLN) e ciências da dados. ## 3. Desenvolvimento do Portfólio - A curação de um portfólio diversificado apresentando projetos que demonstram suas capacidades e competências é essencial. Exemplos incluem robôs de chat de baseado em texto, análise de sentimentos, ou modelos de linguagem, que podem demonstrar sua aptidão para resolver desafios reais de PLN e validar sua capacidade para potenciais empregadores. ## 4. Redes de Contatos - Engajar-se em encontros de conferências e eventos da indústria para forjar ligações com outros profissionais de NLP. ## 5. Especialização - Considere especializar-se em um determinado domínio do NLP, como tradução automática, reconhecimento de fala ou agentes conversacionais. A especialização o diferencia no mercado de emprego e permite alcançar a experiência em um determinado nicho. ## 6. Educação - Tornar-se um Engenheiro de NLP envolve um fusionamento de atingimento de níveis de educação, experiência prática e dominância de uma diversa gama de habilidades e conhecimentos em várias áreas. ## Recursos Adicionais - [Curso Grátis de Processamento de Línguagem Natural (NLP) e Mineração de Texto | NLP Curso Grátis | Simplilearn](https://www.youtube.com/watch?v=ISDteDhKBUg) <-- URL preservada - [Tutorial de Introdução em 10 Minutos de Processamento de Línguagem Natural (NLP) | NLP Tutorial para Iniciantes | Treinamento NLP | Simplilearn](https://www.youtube.com/watch?v=6I-Alfkr5K4) <-- URL preservada --- ### 🔥CURSO GRÁTIS de Processamento de Línguagem Natural (NLP) e Mineração de Texto | NLP Curso Grátis | Simplilearn URL: <https://www.youtube.com/watch?v=ISDteDhKBUg> Com a evolução da tecnologia de computadores, organizações buscam sistemas inteligentes que possam substituir serviços manuais humanos. O NLP (Processamento de Línguagem Natural) é uma aplicação popular da AI para melhorar a experiência do cliente e o engajamento. Este curso grátis da Simplilearn ajudará-o a dominar os fundamentos do NLP. ### Tutorial de Introdução em 10 Minutos de Processamento de Línguagem Natural (NLP) | NLP Tutorial para Iniciantes | Treinamento NLP | Simplilearn URL: <https://www.youtube.com/watch?v Título Principal: Processamento de Línguas Naturais (NLP) & Mineração de Texto Tutorial | Tutorial de Aprendizagem de Máquina | Simplilearn ====================================================================================================================== Secção 1: Introdução à Mineração de Texto ----------------------------------------- ### O que é Mineração de Texto? A mineração de texto é a técnica de explorar grandes quantidades de dados textuais desestruturados e analisar-os para extrair padrões. O software utilizado é capaz de identificar conceitos, padrões, tópicos, palavras-chave e outros atributos nos dados. Utiliza técnicas computacionalmente para extrair e resumir informações de fontes de dados textuais desestruturados. ### Fluxo do Processo em Mineração de Texto 1. **Sistema de Informação Extração ou Processamento de Texto (SIET)** O SIET é utilizado para examinar texto desestruturado, procurando por palavras importantes, encontrando relacionamentos entre elas, etc. 2. **Categorização ou Transformação de Texto** A categorização é utilizada para rotular documentos de texto sob uma ou mais categorias. A classificação está baseada em exemplos de entrada/saída. 3. **Clustering ou Seleção de Atributos** O clustering é utilizado para agrupar documentos de texto que possuem conteúdo similar. Os clusters são partitionamentos e cada cluster possuirá um número de documentos com conteúdo similar. O clustering garante que nenhum documento será omitido do processo e deve extrair todos os documentos que possuam similaridade de conteúdo. 4. **Visualização de Informação** A visualização de informação simplifica a descoberta de informações relevantes utilizando chaves de texto para representar grupos de documentos ou documentos individuais e indicar sua compactação com cores. A visualização de informação ajuda a mostrar informações textuais em uma forma mais atraente. 5. **Sumarização ou Interpretação ou Avaliação** A sumarização ajuda a reduzir o comprimento do documento e resumir detalhes dos documentos para torná-los mais fáceis de ler para os usuários e compreender o conteúdo do documento. Seguem-se alguns aplicativos de mineração de texto: - **Reconhecimento de Fala** A reconhecimento de fala é a reconhecimento e tradução da língua falada para texto e _vice versa_. A fala fornece valiosas informações sobre temas, assuntos e conceitos do conteúdo multimídia. - **Filtro de Spam** A detecção de spam é um método importante no qual a informação textual contida em um email é extraída e utilizada para discriminação. A detecção automática de emails de spam é útil com base no conteúdo de filtro utilizando text mining. - **Análise de Sentimento** A análise de sentimento é uma das aplicações mais populares do analisador de texto. A análise de sentimento é utilizada para determinar se uma frase expressa sentimento positivo, neutro ou negativo. - **Personalização de Comércio Eletrônico** A mineração de texto é utilizada para sugerir produtos que se encaixam no perfil do consumidor. Os comercializadores estão aumentando o uso do text mining para aprender mais sobre os consumidores, além de identificar padrões e ganhar insigths em termos de preferências dos consumidores em relação aos produtos. Secção 2: Python e o NLTK ------------------------ O **NLTK** (_Processamento de Língua Natural Toolkit_) é um conjunto # Text Mining: N-gramas, Stop Words, Stemming, Lemmatization, POS Tagging, Reconhecimento de Entidades Nomeadas, e Sintaxe ## N-gramas N-gram é um modelo simples que atribui probabilidades a sequências de palavras ou sentenças. Os N-gramas são combinações de palavras adjacentes ou letras de comprimento `n` no texto original. Um exemplo de bigram (2-grama) é "é é" ou "uma frase", enquanto um trigram (3-grama) é "é uma" ou "uma frase". ## Stop Words Os stop words são palavras do vocábulo natural que tem pouca significância, como "a", "e", "ou", "o", e outras semelhantes. Essas palavras ocupam espaço no banco de dados ou aumentam o tempo de processamento, portanto é melhor removê-las. Pode-se encontrar uma lista de stop words no diretório de dados NLTK, que está armazenado em 16 línguas diferentes. Utilize o seguinte comando para listar as palavras stop words do idioma inglês definidas no NLTK: ```python import nltk from nltk. corpus import stopwords stop_words = set(stopwords. words('english')) ``` ## Stemming e Lemmatização Stemming é usado para reduzir uma palavra para sua raiz ou palavra base, removendo sufixos, por exemplo, de "helps" para "help". O processo ou algoritmo de stemming geralmente é chamado de stemmer, e existe uma variedade de algoritmos de stemming, como o algoritmo de stemming Porter, Lancaster, Snowball, etc. Pode usar qualquer um dos stemmers definidos na biblioteca de stem corpus do NLTK para realizar o stemming: ```python from nltk. stem import PorterStemmer stemmer = PorterStemmer() palavra = "help" palavra_stem = stemmer. stem(palavra) ``` A lemmatização é o método de agrupar as várias formas inflectadas de uma palavra de tal forma que eles possam ser analisados juntos como um item. Ele utiliza uma lista de palavras ou uma análise morfológica para obter a raiz da palavra. Ele utiliza a base de dados WordNet que tem palavras inglesas ligadas uma à outra por suas relações semânticas: ```python from nltk. stem. wordnet import WordNetLemmatizer lemmatizer = WordNetLemmatizer() palavra = "help" palavra_lemmatize = lemmatizer. lemmatize(palavra, pos='v') ``` ## POS Tagging O POS (Part-Of-Speech) Tagging é uma etiqueta especial atribuída a cada token ou palavra em um corpus de texto para indicar a parte da oração e também outras categorias gramaticais, como pretensa, número (plural ou singular), caso, etc. As tags POS são utilizadas em ferramentas e algoritmos de análise de texto e também em buscas de corpus: ```python import nltk from nltk. corpus import wordnet palavra = "help" pos = wordnet. VERB synset = wordnet. synsets(palavra, pos) if synset: tag = synset[0]. name() ``` ## Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) O NER (Named Entity Recognition) busca extrair uma entidade do texto real-world e classifica-a em categorias pré-definidas, como nomes de pessoas, organizações, localizações, etc. Alguns perguntas do mundo real podem ser respondidas com a ajuda do NER: - As entidades especificadas foram mencionadas em reclamações ou avaliações? - Contém a mensagem o nome de uma pessoa? - Contém a mensagem o endereço da pessoa? ## Sintaxe A sintaxe é a estrutura gramatical das frases. A análise da sintaxe é frequentemente o primeiro passo para a extração de informações profundas ou compreensão semântica do texto. Por exemplo, na frase "A fábrica emprega 12, 8% da contabilidade de Bradford county, " o sujeito da frase é "A fábrica", o verbo é "emprega", e o objeto é "12, 8% da contabilidade de Bradford county". Para renderizar árvores de sintaxe, baixe o correspondente arquivo . exe do motor de renderização Ghost Script com base na configuração do seu sistema. Define a variável do ambiente adicionando o caminho para a pasta bin do SDK de instalação do Ghost Script ao sistema de variáveis do ambiente do sistema. # Aprenda o Processamento de Linguagens Naturais (NLP) - Tutorial | Tutorial de Ciência de Dados | Simplilearn ## Sumário 1. [Visão Geral do Processamento de Linguagens Naturais (NLP)](#visão) 2. [Terminologia do NLP](#terminologia) 3. [Aproximações para Análise de Dados de Texto](#abordagens) 4. [Instalação do Ambiente do NLP](#ambiente) --- ## <a name="visão"></a>1. Visão Geral do Processamento de Linguagens Naturais (NLP) O [Processamento de Linguagens Naturais (NLP)](https://www.youtube.com/watch?v=6WpnxmmkYys) é uma forma automatizada de entender, analisar e extrair informação a partir dos idiomas humanos, aplicando algoritmos de aprendizagem automática. É um campo da ciência da computação ou da inteligência artificial que extrai informações linguísticas a partir dos dados subjacentes, permitindo aos computadores extratar sentido a partir de entrada de idioma humano ou natural. --- ## <a name="terminologia"></a>2. Terminologia do NLP - **Limites de palavras**: Determina onde um termino termina e outro começa. - **Tokenização de dois lados**: Um método para dividir palavras, frases, idiomas, etc. presentes num documento. - **Stemming**: Um processo para mapear palavras para sua raiz ou raiz. É extremamente útil para encontrar sinônimos e é amplamente utilizado em motores de pesquisa. - **IDF (Frequência Inversa de Documento)**: Valor numérico que representa a importância de uma palavra para um documento ou conjunto de documentos. - **Análise semântica**: Técnica em simetria vectorial de analisar as relações entre um conjunto de documentos e as termos que eles contêm, produzindo um conjunto de conceitos relacionados aos documentos e termos. - **Descambio**: Técnica para determinar o significado e sentido das palavras, contexto versus intenção. - **Modelos de Tópicos**: Um tipo de modelo estatístico para encontrar tópicos sempre presentes num conjunto de documentos. --- ## <a name="abordagens"></a>3. Aproximações para Análise de Dados de Texto 1. **Processamento Básico de Texto**: Análise do texto e extrair as palavras chave que resumam o estilo ou contexto básico do texto. 2. **Categorizar e Etiquetar Palavras**: Encontrar categorias léxicas e marcar cada palavra com a sua classe de palavra. 3. **Classificar Texto**: Identificar recursos linguísticos particulares e usá-los para classificar texto. 4. **Extrair Informação**: Identificar as entidades e relacionamentos em um texto para extrair informação numa forma estruturada. 5. **Analisar a Estrutura da Frase**: Capturar gramática formal para descrever a estrutura de uma frase. 6. **Construir Estrutura Baseada em Recursos**: Ganhar ponto de vista sobre as categorias gramaticais do texto. 7. **Análise do Sentido**: Executar análise quantitativa a penas dos dados de entrada para extrair as informações. --- ## <a name="ambiente"></a>4. Instalação do Ambiente do NLP Para instalar o ambiente do NLP, siga estas etapas: 1. Abra o Prompt do Anaconda. Verifique que o seu sistema esteja conectado à internet. 2. Escreva `conda install scikit-learn` para instalar o pacote scikit-learn. 3. Escreva `conda install nltk` para instalar o pacote nltk num ambiente Python. 4. Agora escreva `python` no prompt do Anaconda. 5. Escreva `import nltk` para iniciar a instalação das coleções de corpus e modelos do nltk que nos interessam. Instale o corpus dos stopwords selecionando-o e clicando no "Download". Isso instalará o corpus dos stopwords num ambiente Python. Parabéns! Agora tens instalado o ambiente do NLP e estás pronto para explorar o mineração de texto. Para saber mais e executar tarefas de processamento de texto, [inscreva-se no canal do YouTube Simplilearn](https://www.youtube.com/channel/UCkcxJDskBjIU_fNZi5s-IrQ) e [clique aqui para assistir vídeos semelhantes](https://www.youtube.com/watch?v=6WpnxmmkYys). ENCIMA e Certifique-se! # Ambiente e Análise de Frase em Demonstração de NLP ## Introdução Nesta demonstração, vamos aprender a realizar análise de frases em um ambiente de NLP. Primeiro, precisamos garantir que o status de Palavra Parada esteja instalado. Você já pode fechar a janela e voltar ao meio ambiente do Jupyter notebook. Nesta demonstração, você aprendeu como instalar o ambiente de NLP. Agora, mova-se para a análise de frases. Primeiro, vamos importar a biblioteca necessária: ```python from nltk. corpus import string ``` Em seguida, vamos importar as palavras paradas que instalamos anteriormente como parte do setup do ambiente: ```python from nltk. corpus import stopwords ``` No mundo do análise de texto, as palavras paradas geralmente têm pouca significância lexical. Alguns exemplos de palavras paradas são "i", "me", "eu", "nós", "nós", "seus", etc. Vejamos as primeiras 10 palavras paradas presentes no corpo de palavra paradas da NLTK library: ```python stop_words = set(stopwords. words('english')[: 10]) print(stop_words) ``` Em seguida, criaremos uma sequência para analisar: ```python test_sentence = "Este é a minha primeira string de teste wow nós estamos fazendo bem" ``` Iniciaremos primeiro usando a classe `string. punctuation` para remover todas as pontuações presentes em cada mensagem: ```python test_sentence = test_sentence. translate(str. maketrans("", "", string. punctuation)) ``` Em seguida, removiremos as palavras paradas usando a função `stopwords. words('english')` e a função básica de palavra Python `split()`: ```python words = [word. lower() for word in test_sentence. split() if word. lower() not in stop_words] ``` Agora, vamos mostrar as palavras que não possuem pontuação e não são palavras paradas: ```python print(words) ``` As principais bibliotecas NLP usadas em Python são: - **NLTK (Kit de Ferramentas de Processamento de Linguagem Natural)**: Ela é uma biblioteca Python-based para NLP e é amplamente utilizada na indústria para criar programas que trabalhem com diferentes línguas humanas. - **scikit-learn**: Outra biblioteca poderosa e biblioteca aberta e módulo Python para NLP. Ele apresenta vários algoritmos e é projetado para operar com outras bibliotecas Python, como NumPy e SciPy. - **TextBlob**: Essa biblioteca é usada para processar dados de texto. Ela fornece APIs simples para mergulhar em análise de língua natural. - **spaCy**: Essa é outra biblioteca que fornece várias visões úteis da significação textual e da estrutura linguística. Vejamos o abordagem scikit-learn e suas características: - Ela é uma biblioteca poderososa com um conjunto de módulos para processar e analisar dados de língua natural, como texto e imagens, e extrair informações usando algoritmos de aprendizagem de máquina. - Essas são algumas das características essenciais da abordagem scikit-learn: - Módulos incorporados para carregar os conjuntos de dados e suas categorias - Extração de recursos - Treinamento de modelos - Otimização de desempenho Construção de pipeline: Essa é uma técnica dentro de scikit-learn para melhorar o processamento de análise de língua natural em etapas. Vamos ter um olhar na pipline de aprendizagem: 1. Vectorização: É um processo geral de converter uma coleção de documentos de texto em um vetor numérico. No processo de vectorização, os documentos são divididos em palavras ou tokens, e cada documento é atribuído um número. 2. Transformação: O objetivo é extrair recursos em torno da palavra de interesse do documento. Na etapa de transformação, você encontra a ocorrência de cada palavra em um documento. 3. Treinamento e aplicação de modelos: Isso é necessário para previsões precisas. Um modelo é dividido em conjuntos de dados de treinamento e teste para otimizar o processo no geral. Na etapa de treinamento, diferentes algoritmos são usados para classificar documentos de texto e encontrar o desempenho da análise de sentimento. 4. Otimização do desempenho: Nessa etapa, trainamos os modelos para otimizar o processo no geral. A busca de grade é uma maneira potente de pesquisar parâmetros que afetam o resultado para fins de treinamento de modelo. É uma das maneiras mais comuns de adjustar os recursos extraídos. ```markdown # Análise de Texto utilizando Scikit-learn: Pipeline e Busca de Grade Siga os passos abaixo para analisar o modelo, começando por entender a estrutura dos dados e identificar o padrão nos dados, encontrando prediadores que se comportam de forma semelhante ou apresentam alguma familiaridade, explorando o conjunto de dados. O objetivo é a representação dos dados. A representação dos dados também é conhecida como extracção de estrutura. Um modelo não supervisionado também pode ser usado para agrupar documentos, aplicando algoritmos de agrupamento, por exemplo, agrupando documentos de texto utilizando k-means, o nativo Bayes é uma técnica básica de classificação de texto. Ele suppõem que a probabilidade de cada atributo pertence a um determinado valor de classe e é independente de todos os outros atributos. As vantagens do classificador de naive bayes, ele realiza a tarefa com um CPU e memória limitados, portanto, é muito eficiente. Ele é rápido, pois o tempo de treinamento do modelo é muito menor. O NB Bayes é amplamente utilizado no análise de dados cinomônico, deteção de spam de email, classificação de documentos e deteção de idioma. O naive Bayes multinomial é usado quando as ocorrências de palavras múltiplas importam. A distribuição multinomial normalmente requer contagens de caracteres inteiros. ## Memorializa o modelo Leia abaixo o modelo memorializado. ``` ```python import sklearn. naive_bayes as nb from sklearn. pipeline import Pipeline, make_pipeline from sklearn. feature_extraction. text import CountVectorizer, TfidfTransformer from sklearn. model_selection import GridSearchCV from sklearn. linear_model import SGDClassifier # Parâmetros para o Grid Search params = { 'vect__max_df': (0. 5, 0. 75, 1. 0), 'vect__max_features': (None, 2000, 5000), 'vect__min_df': (1, 2, 3), 'clf__α': (1. 0, 0. 1, 0. 01), 'clf__fit_prior': (True, False), } # Grid Search para o Modelo grid = GridSearchCV(estimator=make_pipeline(CountVectorizer(), TfidfTransformer(), nb. MultinomialNB()), param_grid=params, scoring='f1_macro', cv=5) # Carregue um dataset de treinamento X_train = load_dataset('spam/spamtrain. tsv', delimiter='\t') y_train = X_train['label'] X_train = X_train['message'] ``` ## Veja mais vídeos em nosso canal Simply Learn ``` ```markdown --- ```