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Angelo Bruno Braga · Ago. 18

[Vídeo] Machine Learning 201 - Redes Neurais e Reconhecimento de Imagens

Olá Desenvolvedores,

Não percam esta sessão hands-on apresentada pelo @Don Woodlock, Vice Presidente Soluções para Saúde na InterSystems:

⏯ Machine Learning 201 - Redes Neurais e Reconhecimento de Imagens

Veja como treinar um modelo de Machine Learning para realizar Classificação de Imagens. Um dos problemas clássicos originais que o processo de machine learning tentava resolver por décadas era como distinguir um gato de um cachorro em fotos – algo que mesmo uma criança pequena consegue fazer mas era muito difícil para computadores. Depois de muitas décadas o problema foi resolvido pavimentando o caminho para o ML para agora podermos utilizá-lo na leitura de imagens de radiologia, identificação de rostos, identificação de tipos de objetos para carros autônomos, identificar desmatamento a partir de imagens de satélites e vários outros tipos de situações. Aprenderemos como isso é feito em uma sessão de hands-on. Em particular, trabalharemos sobre um problema baseado na identificação de dígitos escritos a mão. Construiremos, de forma sucessiva, modelos cada vez mais sofisticados para melhorar a acurácia desta tarefa utilizando Regressão Logística,  We will build successively more sophisticated models to improve the accuracy of this task including Logistic Regression, uma Rede Neural Direta e uma Rede Neural Convolucional.

Esta é uma sessão de 2 horas que foi gravada ao vivo com poucos participantes. Não é necessária experiência em ML ou python mas se sentir a vontade em codificar pode ajudar.

Você precisará de uma conta do Kaggle (http://www.kaggle.com) para acompanhar o vídeo. Esta conta precisa ser 'verificada por telefone' para permitir oi uso das funcionalidades GPU do Kaggle, necessárias para um dos exercícios.

Os links que você precisará são: https://www.kaggle.com/competitions/digit-recognizer
Os Notebooks estão neste link: http://www.donwoodlock.com/ml201/25Jul2022/index.html

Aproveitem e, fiquem ligados!

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