Muito boa esta aula! Eu estava lendo varias coisas sobre IA/deep learning e estava vom as ideias soltas. Esta aula organizou tudo na minha mente. Obrigada! 😊
Caramba, parabéns pela explicação. Muito didádico e simples, fácil de aprender. Só uma pergunta com ralação ao tal combinador linear, você não tá mostrando ele ai correto?
Excelente explicação! Nada como usar exemplos simples ... Agora, confirmei minhas suspeitas de que as redes neurais são modelos de regressão sofisticados.. Obrigada!
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?
@@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.
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 ?
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)
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?
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
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
É a primeira vez que entendo o que faz a inteligência artificial saber, os pesos resultantes dos treinamentos, que bela aula obrigado!
Sou engenheiro de ML já faz uns 4 anos e agora que entendi de forma clara
PERFEITO, nada melhor que a teórica básica de um assunto aonde você é completamente leigo para gerar aquela base necessária.
Eu acabei de criar esse modelo usando como inspiração esse video. Mto bom! Consegui chegar em um loss de 0.18.
Aprendi de maneira simples o que é Backpropagation que o pessoal tanto complica. Muito obrigado.
Professor Fernando, essa aula é ótima! Linguagem acessível e ótima didática. Obrigada por compartilhar seu conhecimento!
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.
Finalmente entendi como funciona uma RNA. Agradecido pela ótima didática!
Muito boa esta aula! Eu estava lendo varias coisas sobre IA/deep learning e estava vom as ideias soltas. Esta aula organizou tudo na minha mente. Obrigada! 😊
eu te amo, seu lindo. Finalmente alguem explicando cada coisinha desde o inicio 🙏
Uma boa didática muda tudo, ótima aula professor.
mil likes pra esta explicação sucinta, objetiva e precisa... obrigada
Muito obrigado , até que enfim consegui entender o conceito da RNA, sua didática foi perfeita.
Excelente! Ficou muito mais fácil enteder.
Ótima aula! Show de didática. Professor nos meus Top 3 da Udemy.
Obrigada aprendi muitíssimo obrigada pelo vídeo
Muito grato. Explicação de forma simples e clara.
Finalmente uma excelente explicação, muito obrigado
Caramba, parabéns pela explicação. Muito didádico e simples, fácil de aprender. Só uma pergunta com ralação ao tal combinador linear, você não tá mostrando ele ai correto?
Meu Deus... a que ponto chegamos...muito incrível e muito complexo, Parabéns pela excelente explicação!
Muito bom! Parabéns pela didática
Excelente explicação! Nada como usar exemplos simples ... Agora, confirmei minhas suspeitas de que as redes neurais são modelos de regressão sofisticados.. Obrigada!
Ótima explicação!!
obrigado professor.
Excelente explicação. Muito bom
MUITO BOA AULA! AGORA SIM EU ENTENDI 😃
Doutor Curt Connors! Que aula.
Sensacional! Aula incrível, muito obrigado!
Excelente, obrigado!
Muito explicativo. Muito obrigado , me ajuda muito.
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?
Aula top 👏👏👏
Ótima explicação, mt obg.
Ganhou um novo inscrito
Só fiquei com uma dúvida, quando eu for para o epoch 2, eu passo os mesmo dados ou devo ter outro conjunto de dados?
Legal, mas faltou falar de um termo fundamental: BIAS.
Bias é a fórmula matemática que fica entre a entrada e o neurônio?
@@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.
Bom dia professor. Essa rede é a perceptron? Qual exatamente?
Muito bom!
Qual o método empregado: Supervisionado, Não Supervisionado ou Reforço?
Supervisonado, pois temos um variável reposta a priori.
Faltou mostrar os valores dos pesos. Mas deu pra entender.
Como encontro os valores do peso? Esses pesos são calculados automaticamente para backpropagation?
Uma dúvida, estou começando a estudar sobre o tema.
Que aula ótima 👏🏽👏🏽
Gaules?
aprendi rede neural no universo programado
Será que poso rever substancias químicas ....
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 ?
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)
Qual é a aula 1?
Tem continuação dessa aula?
Professor, qual é o tutorial anterior que você menciona no começo deste vídeo? Não estou encontrando...
@@escoladeinteligenciaartifi6597 Grato!
Queria saber como usar essa lógica em python na prática.
Alguém conseguiu fazer o procedimento acima no Excel?
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?
Ótimo
Isso é quase um método Holt-Winters usando solver, a diferença é que vc usa apenas uma variável
obrigado !
a nação que dominar a IA será a nação dominante
Por que tem o simbolo de pi
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?
isso
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?
Também queria saber isso, vc descobriu?
Eu creio que ele usa os erros pra tentar acertar o próximo
ta mas e como aplicar isso em um programa
TOP
Como escrever um algoritmo assim em c ?
Recomendo C++ pois é mais rápida
É a primeira vez que eu estedo alguma coisa vi vários vídeos nunca me ajudarão
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
Aquilo é um N? Pra min é um pi.
Pi
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
Bom trabalho. Alternativa em inglês: ruclips.net/video/aircAruvnKk/видео.html
Tava lendo Pinker. PQP. Ajuda ele, professor!🤣
Parabéns pela clareza!
Muito bom!