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Aprendizado De Máquina Aplicado A Detecção De Anomalias Programado Em Python

By Vitor Amadeu Souza

Listen with Sir Michael Caine™ and 1,000+ voices

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Length1h 23m

About this audiobook

A proposta desta literatura é introduzir e desenvolver um modelo inicial de Detecção de Anomalias, utilizando Python como ferramenta de programação. A detecção de anomalias é uma técnica fundamental em diversas áreas, como segurança, monitoramento de sistemas, análise financeira e prevenção de fraudes, desempenhando um papel essencial na identificação de comportamentos anormais ou inesperados. Para facilitar a compreensão, diversos exemplos são apresentados, introduzindo tópicos importantes tanto sobre os fundamentos da detecção de anomalias quanto sobre a programação em Python. Esta abordagem prática e didática visa capacitar o leitor a implementar soluções eficientes, proporcionando conhecimentos para o desenvolvimento de sistemas que possam detectar comportamentos atípicos ou falhas em dados, com aplicação em contextos variados.

Artificial Intelligence Futuristic

Audiobook details

GenreTechnology

Length1 hr 23 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

FormateBook with Audio

Publish dateDec 6, 2024

LanguagePortuguese

1Vitor Amadeu Souza

2Cerne Tecnologia

3Capítulo II – Programação em Python

4Capítulo VI – Detecção de Anomalias

5Acima temos um exemplo de exponenciação, onde o valor 2

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6constantes. Acompanhe um exemplo.

7posteriormente.

8Observe abaixo um exemplo para testarmos os operadores

9relacionais:

10valor:

11Podemos também apresentar individualmente os caracteres

12uma string.

13teste não seja verdadeiro, o segundo comando será executado, neste

14comando.

15seja, o conteúdo da variável x seja maior que 20.

16print(x)

17Função count()

18diferença, união, interseção e diferença simétrica.

19deste script para o Python, digitando:

20seguintes funções:

21>>> cos(pi)

22A seguir exemplos com números complexos.

23conforme ilustra o próximo exemplo.

24exemplo:

25O operador de formatação %s, %d e %f permitem que seja

261 x

27Capítulo IV

28x.append(aux) y.append(1/(1+pow(e,-aux))) aux=aux+0.1 matplotlib.pyplot.plot(x,y) matplotlib.pyplot.xlabel('x') matplotlib.pyplot.ylabel('y') matplotlib.pyplot.show()

29Capítulo VI

30Após identificar as anomalias, o DataFrame resultante é impresso

31Primeiramente, o código calcula a média e o desvio padrão dos