Aprendizado De Máquina Baseado Em Transformações (tbl) Programado Em Python
De Vitor Amadeu Souza
Duração1h 22m
Sobre este audiolivro
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.
Detalhes do audiolivro
GêneroTechnology
Duração1 h 22 min
Narrado porOuça com mais de 1.000 vozes
FormatoeBook com áudio
Data de publicação8 de dez. de 2024
IdiomaPortuguês
Sumário
1Vitor Amadeu Souza
2Cerne Tecnologia
3Capítulo II – Programação em Python
4Capítulo VI – TBL
5Acima temos um exemplo de exponenciação, onde o valor 2
Mostrar todos os capítulosVer menos
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
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