Introdução ao deep learning

Introdução a Deep Learning em Python

Dan Becker

Data Scientist and contributor to Keras and TensorFlow libraries

Imagine que você trabalha num banco

  • Você precisa prever quantas transações cada cliente fará no próximo ano
Introdução a Deep Learning em Python

Exemplo visto por regressão linear

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Exemplo visto por regressão linear

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Exemplo visto por regressão linear

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Exemplo visto por regressão linear

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Exemplo visto por regressão linear

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Exemplo visto por regressão linear

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Exemplo visto por regressão linear

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Exemplo visto por regressão linear

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Exemplo visto por regressão linear

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Exemplo visto por regressão linear

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Exemplo visto por regressão linear

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Exemplo visto por regressão linear

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Exemplo visto por regressão linear

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Exemplo visto por regressão linear

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Interações

  • Redes neurais capturam bem interações
  • Deep learning usa redes neurais especialmente potentes
    • Texto
    • Imagens
    • Vídeos
    • Áudio
    • Código-fonte
Introdução a Deep Learning em Python

Estrutura do curso

  • Os dois primeiros capítulos focam conceitos
    • Depurar e ajustar modelos de deep learning em problemas de predição comuns
    • Base para avançar para aplicações modernas
  • Isso rende no terceiro e quarto capítulos
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Crie e ajuste modelos de deep learning com Keras

import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
predictors = np.loadtxt('predictors_data.csv', delimiter=',')
n_cols = predictors.shape[1]
model = Sequential()

model.add(Dense(100, activation='relu', input_shape = (n_cols,)))
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
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Modelos de deep learning capturam interações

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Modelos de deep learning capturam interações

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Modelos de deep learning capturam interações

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Interações em rede neural

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Interações em rede neural

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Interações em rede neural

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Interações em rede neural

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Interações em rede neural

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Vamos praticar!

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