Como uma Rede Neural Aprende? Tutorial para Leigos

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[@gabrielcamargo815]

É a primeira vez que entendo o que faz a inteligência artificial saber, os pesos resultantes dos treinamentos, que bela aula obrigado!

[@zerobits4357]

PERFEITO, nada melhor que a teórica básica de um assunto aonde você é completamente leigo para gerar aquela base necessária.

[@infotron2814]

Muito grato. Explicação de forma simples e clara.

[@juliocezarbarbosa4419]

Aprendi de maneira simples o que é Backpropagation que o pessoal tanto complica. Muito obrigado.

[@machaleg]

Sou engenheiro de ML já faz uns 4 anos e agora que entendi de forma clara

[@romulobalsalobre8829]

Uma boa didática muda tudo, ótima aula professor.

[@marcos19955122]

Finalmente uma excelente explicação, muito obrigado

[@TheMRFernandoPaiva]

Eu acabei de criar esse modelo usando como inspiração esse video. Mto bom! Consegui chegar em um loss de 0.18.

[@italodantas4722]

Muito explicativo. Muito obrigado , me ajuda muito.

[@joseph032531]

Ótima aula! Show de didática. Professor nos meus Top 3 da Udemy.

[@jardelvieira8742]

Sensacional! Aula incrível, muito obrigado!

[@marcoacosta4]

Excelente explicação. Muito bom

[@jvhn8526]

eu te amo, seu lindo. Finalmente alguem explicando cada coisinha desde o inicio 🙏

[@leonardomiguel1943]

Finalmente entendi como funciona uma RNA. Agradecido pela ótima didática!

[@rexmelchisedech]

Ótima explicação, mt obg.

[@leonericardo6000]

Excelente, obrigado!

[@luccianosantana]

Muito obrigado , até que enfim consegui entender o conceito da RNA, sua didática foi perfeita.

[@yago756]

Meu Deus... a que ponto chegamos...muito incrível e muito complexo, Parabéns pela excelente explicação!

[@khallil4660]

MUITO BOA AULA! AGORA SIM EU ENTENDI 😃

[@aldeteoliveira2576]

Excelente! Ficou muito mais fácil enteder.

[@lucianafazion1392]

mil likes pra esta explicação sucinta, objetiva e precisa... obrigada

[@flaviofratucci3338]

Muito bom! Parabéns pela didática

[@ASCPOSCAM]

obrigado professor.

[@vyctorhugomarques.8763]

Doutor Curt Connors! Que aula.

[@DaianeOliveira-uf5fg]

Obrigada aprendi muitíssimo obrigada pelo vídeo

[@brunacarlos9852]

Professor Fernando, essa aula é ótima! Linguagem acessível e ótima didática. Obrigada por compartilhar seu conhecimento!

[@juelmartins]

É isso que falta no professor da minha faculdade, parece que o cara acha que tá falando pra quem já tem 50% de conhecimento sobre o assunto.

[@Matt-lk5uq]

Aula top 👏👏👏

[@jmvvarela]

Muito bom!

[@terranozoio]

obrigado !

[@ilkaAR]

Excelente explicação! Nada como usar exemplos simples ... Agora, confirmei minhas suspeitas de que as redes neurais são modelos de regressão sofisticados.. Obrigada!

[@domingosdias5988]

Ganhou um novo inscrito

[@nataliatargino]

Tava lendo Pinker. PQP. Ajuda ele, professor!🤣 Parabéns pela clareza!

[@euyo6216]

Ótimo

[@alencarr]

Qual o método empregado: Supervisionado, Não Supervisionado ou Reforço?

[@arthur_philyppis]

aprendi rede neural no universo programado

[@wistermanricher8302]

TOP

[@rilerson]

Mas no caso , tem como eu alterar a função do peso, mudar de só multiplica, pra também:, somar, subtrair e etc...? ou ele só múltiplica msm, da transição da 1entrada, pra camadas ocultas?

[@ElaoMusk]

Que aula ótima 👏🏽👏🏽

[@MarcusViniciusET]

Tem continuação dessa aula?

[@kawanantoniomachado6044]

Isso é quase um método Holt-Winters usando solver, a diferença é que vc usa apenas uma variável

[@MarcusViniciusET]

Bom dia professor. Essa rede é a perceptron? Qual exatamente?

[@iagobispo7583]

Aula sensacional! Eu ainda estou com uma dúvida O algoritmo usa os pesos para ajustar a precisão da resposta final certo ? Como ela aprende com tentativas e erros, ela armazena os valores dos pesos anteriores ? Para que ela não volte a testar um valor q já foi testado ?

[@escoladeinteligenciaartifi6597]

Ao final do processo o erro é calculado, esse erro é propagado de volta para a rede (backpropagation) e a partir dele os pesos são ajustados. Esse processo é repetido a cada registro, e no conjunto de dados todos é ainda repetido dezenas, centenas ou até milhares de vezes (epochs)

[@alotropico1267]

Será que poso rever substancias químicas ....

[@forteen777]

Por que tem o simbolo de pi

[@LuisFernandoGaido]

Faltou mostrar os valores dos pesos. Mas deu pra entender.

[@Eli-cj7eq]

Como encontro os valores do peso? Esses pesos são calculados automaticamente para backpropagation? Uma dúvida, estou começando a estudar sobre o tema.

[@helcioryansilva4340]

Poderia me informar se a rede neural tem que receber esse dado de forma instantânea ou apenas passando a base de dados por ela, ela consegue aprender?

[@domingosciccone9501]

Qual é a aula 1?

[@natasamuel6838]

Queria saber como usar essa lógica em python na prática.

[@claudiomoreira251]

Alguém conseguiu fazer o procedimento acima no Excel?

[@leandrolopes244]

Só fiquei com uma dúvida, quando eu for para o epoch 2, eu passo os mesmo dados ou devo ter outro conjunto de dados?

[@TIsac-fe3br]

Professor, qual é o tutorial anterior que você menciona no começo deste vídeo? Não estou encontrando...

[@TIsac-fe3br]

@@escoladeinteligenciaartifi6597 Grato!

[@danielhenriquenevesferreir2478]

Gaules?

[@yurimelo3404]

Eu queria entender o processo de back-propagation na hora que ele atualiza os pesos. Porque na minha cabeça está assim: Ele atualizar todos os pesos para o mesmo valor ou atualiza os pesos com valores diferentes, se sim, como ele faz?

[@dayansilva4535]

Também queria saber isso, vc descobriu?

[@dayansilva4535]

Eu creio que ele usa os erros pra tentar acertar o próximo

[@LucasOliveira-lx9wc]

Como escrever um algoritmo assim em c ?

[@user-ip4wr4oo4d]

Recomendo C++ pois é mais rápida

[@Mega-gb1yk]

Uma boa dica pra quem tá meio perdido é pensar que praticamente vc vai gerar uma funcao de aproximação, vc tem uma lógica por exemplo pessoas de x idade são calvas mas vc n sabe a idade msm assim tem uma lista de 1000 pessoas calvas sim ou não, tendo como peso a idade 0 vc vai verificar se a idade é maior ou igual a o peso 0 se for maior ou igual pessoa é calva se não a pessoa não é calva, logo se alguém for registrado como calvo mesmo não sendo a função deverá aproximar o peso para um peso que venha fazer mais sentido

[@flaviosouza37]

Não entendi bem esse conceito da epoch, depois de eu passar todos os dados eu preciso passar eles de novo pela rede pra ela se aperfeiçoar mais?

[@marcosdias1985]

isso

[@r063rio]

Legal, mas faltou falar de um termo fundamental: BIAS.

[@RafaelOliveira-st3ih]

Bias é a fórmula matemática que fica entre a entrada e o neurônio?

[@r063rio]

​@@RafaelOliveira-st3ih um viés é uma "configuração" q causa tendência nos dados, podendo, por isso, afetar os resultados. Ele pode ser definidio manualmente em cada camara de neurônios (pois são os neurõnios q processam a informação e a passam adiante). A rede também pode adicioná-lo automaticamente, ajustando os pesos no processo de aprendizado. Um vies tambem já pode existir nos proprios dados, antes mesmo da rede ser treinada. É o caso, por exemplo, de bases de dados q refletem preconceitos sociais de determinada epoca. Como machine learning aprende com os dados, a previsao sera tendenciosa com base no vies existente. Espero ter ajudado.

[@DaianeOliveira-uf5fg]

É a primeira vez que eu estedo alguma coisa vi vários vídeos nunca me ajudarão

[@manuba8985]

ta mas e como aplicar isso em um programa

[@near0101]

Aquilo é um N? Pra min é um pi.

[@blackrock2222]

Pi

[@Senhor_Seboseira]

esse cara tem a voz idêntica á do vinheteiro. kkk o cara toca piano,violino,flauta,faz debates,grava vídeos e ainda ensina inteligência artifical nas horas vagas

[@ornip1]

Bom trabalho. Alternativa em inglês: kzbin.info/www/bejne/l5rVlHSoqtuhgc0

[@murilonovaesreis2852]

Muito bom!