Neste artigo, vou apresentar um dos modelos de deep learning mais utilizados para o reconhecimento e classificação de imagens: a Convolution Neural Network (CNN), cujo objetivo é aprender a reconhecer objetos, através de um processo de treino de visualização sucessiva de imagens pré-classificadas.
As aplicações de um algoritmo capaz de classificar imagens, são fáceis de encontrar, desde o reconhecimento de escrita, condução autónoma, diagnóstico médico por imagem, etc.
Assim, uma CNN é uma Artificial Neural Network (ANN ou rede neuronal), tal como apresentada no artigo da edição anterior, cuja leitura é recomendada para uma melhor compreensão do presente artigo: Deep Learning passo a passo; onde os dados de entrada da rede, em vez de serem variáveis independentes são antes uma imagem pré-processada.
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Agora que a época das férias está praticamente terminada, trazemos para os leitores mais distraídos, um tema que aqui na Programar achámos que não deveria passar em branco… No passado mês de Maio, foi lançada pela Fundação .NET a biblioteca ML.NET.
Vamos por partes… ML significa Machine Learning… ou seja a aprendizagem da máquina, o que nos leva para a área da inteligência artificial, que nos dias de hoje está cada vez mais ativa.
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Muito se tem falado ultimamente no tema da Inteligência Artificial (IA) respetivas ramificações, razão pela qual decidi trazer um exemplo prático sobre o tema, nomeadamente um caso de uso de uma rede neuronal artificial (RNA), que através de um processo de treino (análise sucessiva de observações), infere/aprende correlações existentes num conjunto de dados (dataset). Mas primeiro vamos definir os conceitos de: Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning, sendo artigo relativo a este último.
Caso de uso
Mais do que os dados em si, o objetivo é apresentar na prática o funcionamento de uma RNA. Para o efeito, foram utilizados dados reais extraídos da base de dados pública do INE dos censos populacionais de 2011 (disponível online), onde a partir de um conjunto de variáveis não relacionados se vai tentar inferir se determinada zona populacional (subsecção estatística), tem mais mulheres ou homens (resposta binária).
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Recentemente apresentei uma sessão sobre “Office Graph” no Microsoft Developer Tech Refresh, em Lisboa. Tentando ter uma noção sobre o nível de conhecimento da audiência sobre os temas que ía abordar, perguntei quem conhecia o Office Graph e o Office Delve. Fiquei surpreendido por verificar que é um assunto relativamente desconhecido da maioria das pessoas. Na realidade, grande parte dos espectadores que ali estavam a ouvir-me não fazia a mais pequena ideia do que é o Office Graph e, por essa razão, pensei que seria uma boa ideia escrever um artigo introdutório sobre o tema. Vamos então começar pelo início…
O que é um grafo?
Começar pelo início implica explicar o que é um grafo (ou graph, em inglês). Um grafo é um conceito matemático que é também utilizado em computação como uma estrutura de dados, composta por nós (nodes) e arestas (edges). Cada nó representa algum tipo de entidade, e cada aresta uma relação entre duas dessas entidades. Cada aresta pode ainda ter uma direção e armazenar informação.
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A revista portuguesa de programação
