April 2025
Intermediate to advanced
416 pages
8h 32m
Portuguese (Portugal, Brazil)
Content preview from Livro de receitas de aprendizagem automática com Python, 2ª edição
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
Capítulo 22. Redes neurais para dados não estruturados
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
22.0 Introdução
No capítulo anterior de , concentrámo-nos nas receitas de redes neurais para dados estruturados, ou seja, dados tabulares. A maioria dos maiores avanços nos últimos anos envolveu a utilização de redes neurais e de Deep Learning para dados não estruturados, como texto ou imagens. Trabalhar com esses conjuntos de dados não estruturados é um pouco diferente de trabalhar com fontes de dados estruturadas.
O Deep Learning é particularmente poderoso no espaço de dados não estruturados, onde as técnicas "clássicas" de aprendizagem automática (como as árvores impulsionadas) normalmente não conseguem captar toda a complexidade e nuances presentes nos dados de texto, áudio, imagens, vídeos, etc. Neste capítulo, vamos explorar a utilização da aprendizagem profunda especificamente para dados de texto e imagem.
Num espaço de aprendizagem supervisionada para texto e imagens, existem muitas subtarefas ou "tipos" de aprendizagem. Seguem-se alguns exemplos (embora não se trate de uma lista exaustiva):
-
Texto ou imagem classificação (exemplo: classificar se uma imagem é ou não uma fotografia de um cachorro-quente)
-
Transferir aprendizagem (exemplo: utilizar um modelo contextual pré-treinado como o BERT e afiná-lo numa tarefa para prever se um e-mail é ou não spam)
-
Deteção de objectos (exemplo: identificar ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Read now
Unlock full access
More than 5,000 organizations count on O’Reilly
O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.Julian F.
I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.