Aprendizado De Máquina Aplicado A Detecção De Anomalias Programado Em Python

Aprendizado De Máquina Aplicado A Detecção De Anomalias Programado Em Python

By Vitor Amadeu Souza
Michael Caine
Listen with Sir Michael Caine™ and 1,000+ voices
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.

Audiobook details

GenreTechnology
Length1 hr 23 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateDec 6, 2024
LanguagePortuguese

Table of contents

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
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