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Classificação de padrões: uma abordagem prática com Redes Neurais Artificiais
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| por Everton Gago Seguir 3 Seguidores em 04 jul 2017 |
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55:56

Resumo
Nesta palestra mostramos como utilizar redes neurais artificiais para classificar padrões a partir de um conjunto de treino. Vamos desmistificar a matemática dessa tecnologia e realizar experimentos em Python, analisando o impacto de parâmetros como taxa de aprendizado e erro quadrático médio no treinamento da rede.

Minibiografia

Everton é engenheiro de software na Dextra, especializado em soluções de Data Science. Doutorando e Mestre em Engenharia Elétrica na Unicamp, atualmente desenvolve e pesquisa algoritmos matemáticos que reproduzem de forma artificial aspectos biológicos de aprendizado e auto-organização. Seus principais interesses são aprendizado de máquina, processamento digital de sinais e computação evolutiva.

Entre 24 e 26 de abril, São Paulo recebeu a décima edição brasileira do QCon. Organizado pelo InfoQ Brasil e com palestras selecionadas por um comitê independente, esta edição contou com 3 keynotes, 81 palestras e 93 palestrantes, sendo 19 internacionais. Esse foi o QCon mais internacional do Brasil, o que levou o QCon São Paulo ao patamar dos maiores QCons mundiais.

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