Technology

Aprendizado De Máquina Baseado Em Transformações (tbl) Programado Em Python

By Vitor Amadeu Souza

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

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Length1h 22m

About this audiobook

A proposta desta literatura é introduzir e desenvolver um modelo inicial de Aprendizado Baseado em Transformações (Transformation-Based Learning - TBL), utilizando Python como ferramenta de programação. O Aprendizado Baseado em Transformações é uma abordagem poderosa para a construção de modelos preditivos, amplamente aplicada em tarefas como processamento de linguagem natural e etiquetagem de palavras. TBL combina regras aprendidas iterativamente para melhorar a precisão de um modelo, refinando suas previsões ao longo do tempo com base em transformações específicas. Para facilitar a compreensão, diversos exemplos são apresentados, introduzindo tópicos importantes tanto sobre os fundamentos do Aprendizado Baseado em Transformações quanto sobre a programação em Python.

Audiobook details

GenreTechnology

Length1 hr 22 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

FormateBook with Audio

Publish dateDec 8, 2024

LanguagePortuguese

1Vitor Amadeu Souza

2Cerne Tecnologia

3Capítulo II – Programação em Python

4Capítulo VI – TBL

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

30Inicialmente, o código define um conjunto de dados que contém

31# Dataset fictício: palavras, seus rótulos originais e os rótulos reais