O que é aprendizado semi-supervisionado e como ele pode ser utilizado

Comentários

Postar um comentário

Postagens mais visitadas deste blog

5 ferramentas online de IA que você pode usar em 2023

Imagem
1.  https://cleanup.pictures Remover objetos indesejados de fotos, pessoas, texto e defeitos de qualquer imagem. 2. www.resumeworded.com O resumeworded é uma ferramenta de redução de texto on-line e Linkedln avaliador que pontua instantaneamente seu currículo e perfil do Linkedln(melhor se escrito em inglês) e fornece feedback detalhado sobre como aperfeiçoar o perfil para obter mais oportunidades e entrevistas. 3.  https://soundraw.io Soundraw é um gerador de musica para criadores. Selecione o tipo de música que você quer gênero, instrumentos, humor, duração, etc e deixe Al gerar belas músicas para você. 4. www.looka.com Assistente para criação de logo, template para documentos, site/blog tudo o que se precisa para uma identidade visual com o poder de IA. 5. www.copy.ai Obtenha uma ótima copy que vender produtos. Copy.ai é um copywriter com tecnologia Al que gera conteúdo de alta qualidade Extra: teste o You.com o primeiro aplicativo que combina o ChatGPT conectado ao Google...
Read more »

Procurar por funções de verossimilhanças em modelos estatístico é só uma decomposição para voltar a algo que já estava ali?

Função de verossimilhança é a função dos parâmetros condicionada aos dados observados. Para um modelo com parâmetro \theta θ e amostra x x , define-se L(\theta\mid x)=p(x\mid \theta) , tratada como função de \theta θ . A operação central é a troca de papéis. Em p ( x ∣ θ ) p(x\mid \theta) , x x é variável aleatória e \theta θ é fixo. Na verossimilhança, x x é fixado pelos dados e \theta θ varia. A mudança permite inferência sobre \theta θ . Se X 1 , … , X n X_1,\dots,X_n são independentes, então L ( θ ∣ x ) = ∏ i = 1 n p ( x i ∣ θ ) L(\theta\mid x)=\prod_{i=1}^n p(x_i\mid \theta) Aplicar log transforma produto em soma e reduz o custo de otimização. A fatoração não altera a informação. Apenas reorganiza a expressão. Pelo teorema de fatoração de Ronald Fisher, L ( θ ∣ x ) = g ( T ( x ) , θ ) h ( x ) L(\theta\mid x)=g(T(x),\theta)h(x) onde T ( x )  é estatística suficiente. Toda a informação sobre θ contida em x es...
Read more »

O que é clusterização e como ela pode ser utilizada

Sempre que se fala em clusterização, entenda como agrupamento. Que é a tradução da palavra inglesa 'cluster' que significa grupo. Assim, a clusterização é um processo de agrupar os dados em conjuntos (ou clusters) de forma que os dados dentro de um cluster são similares entre si e diferentes dos dados de outros clusters. Existem vários algoritmos de clusterização, como o k-means, o agrupamento hierárquico e o DBSCAN. Cada algoritmo tem suas próprias vantagens e desvantagens e é adequado para diferentes tipos de dados e usos. A clusterização pode ser utilizada para diversas finalidades, como: Análise de segmentação de mercado: agrupar clientes com características semelhantes para entender suas necessidades e comportamentos de compra Identificação de grupos de risco: agrupar indivíduos com características semelhantes para identificar grupos com maior risco de desenvolver uma doença ou condição médica Análise de dados de imagem: agrupar imagens semelhantes para classificá-las auto...
Read more »