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-==== Dicas ====+===== Dicas ===== 
 + 
 +Referência externa muito boa: https://chrisalbon.com/
  
 ===  === ===  ===
   * [[https://machinelearningmastery.com/cross-entropy-for-machine-learning/|Toda vez que a saída for binária a função objetivo é uma entropia cruzada binária]]   * [[https://machinelearningmastery.com/cross-entropy-for-machine-learning/|Toda vez que a saída for binária a função objetivo é uma entropia cruzada binária]]
   * Toda vez que saída for categorizada: Função **softmax** vai dar saída como probabilidade de um input pertencer a uma classe. Função objetivo é entropia cruzada categorizada   * Toda vez que saída for categorizada: Função **softmax** vai dar saída como probabilidade de um input pertencer a uma classe. Função objetivo é entropia cruzada categorizada
 +  * Séries temporais com sazonalidade podem ser melhor tratadas com decomposição do que com LSTM
  
 === NLP === === NLP ===
   * Imagem e áudio tem informações densas, texto é esparso   * Imagem e áudio tem informações densas, texto é esparso
 +  * Pode se fazer CNN em NLP
 +  * Problema do Word embedding: não lida com contexto (ex: manga fruta, manga da roupa)
 +    * Google lançou Transformer (+- embedding com contexto)
 +  
  
-==== Glossário ====+===== Glossário =====
   * Função de ativação   * Função de ativação
   * Função objetivo   * Função objetivo
-  * Variância / Desvio padrão 
-  * MSE - Erro mínimo quadrático 
-  * Regressão linear, logística 
   * Random forest   * Random forest
-  * Redes neurais 
-    * multi layer perceptor 
-    * rede neural convolucional 
-    * fully convolutional 
-  * Convolução 
   * max pooling / average pooling / global pooling - [[https://alexisbcook.github.io/2017/global-average-pooling-layers-for-object-localization/|reduz a quantidade de informação]]   * max pooling / average pooling / global pooling - [[https://alexisbcook.github.io/2017/global-average-pooling-layers-for-object-localization/|reduz a quantidade de informação]]
   * back propagation   * back propagation
-  * overfiting 
   * learning rate   * learning rate
   * data augmentation - ex: [[https://github.com/aleju/imgaug|imgaug]]   * data augmentation - ex: [[https://github.com/aleju/imgaug|imgaug]]
-  * [[http://jmlr.org/papers/volume15/srivastava14a.old/srivastava14a.pdf|Dropout]] - descarte aleatório de informação - eficiente para evitar overfiting 
   * one hot encoding / get dummies / to categorical   * one hot encoding / get dummies / to categorical
-  * Redes 
-    * AlexNet 
-    * VGG 
   * SVM   * SVM
 +  * PCA
 +  * TSNE
 +
 +=== Álgebra Linear ===
   * Matriz esparsa   * Matriz esparsa
 +  * Convolução
 +  * Variância / Desvio padrão
 +  * MSE - Erro mínimo quadrático
 +  * Regressão linear, logística
 +
 +=== Redes Neurais ===
 +  * [[http://jmlr.org/papers/volume15/srivastava14a.old/srivastava14a.pdf|Dropout]] - descarte aleatório de informação - eficiente para evitar overfiting
 +  * softmax
 +  * Modelos de rede criados
 +    * AlexNet
 +    * VGG
 +  * overfiting
 +  * Redes neurais
 +    * multi layer perceptor
 +    * rede neural convolucional
 +    * fully convolutional
 +    * recorrentes - usado para NLP, séries temporais, sequências, dados seriados: tradução, respostas a perguntas, completar frases
 +      * LSTM - RNN mais usada hoje em dia (Long Short-Term Memory) - Keras implementa
  
 === NLP === === NLP ===
   * Word embedding - reduz dimensões mantendo significado   * Word embedding - reduz dimensões mantendo significado
   * //Corpus// de texto   * //Corpus// de texto
-  * CBOW - Continuous Bag-of-Words - prevê próxima palavra pela anterior+  * Stop-words - palavras que se repetem muito, como pronomes e artigos 
 +  * Algoritmos 
 +    * CBOW - Continuous Bag-of-Words - prevê próxima palavra pelas N anteriores 
 +    * Skip-gram - contrário do CBOW - prevê N próximas palavras a partir da anterior 
 +    * Word2Vec - implementação eficiente do CBOW e Skip-gram 
 +  * Bibliotecas 
 +    * [[http://www.nltk.org/|NLTK]]
  
-==== Referências ====+===== Referências =====
   * [[https://www.fast.ai/|Fast.AI]] - biblioteca sobre PyTorch e cursos   * [[https://www.fast.ai/|Fast.AI]] - biblioteca sobre PyTorch e cursos
   * [[https://keras.io/|Keras]] - biblioteca feita sobre Tensorflow   * [[https://keras.io/|Keras]] - biblioteca feita sobre Tensorflow
 +  * NLP 
 +    * [[https://scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_text_data.html|SciKit]] 
 +    * [[https://nlp.stanford.edu/projects/glove/|GloVe]] - usa vetores 
 +    * [[https://fasttext.cc/|Fast Text]] - usa vetores - tem pronto em PT 
 +    * [[https://ai.googleblog.com/2017/08/transformer-novel-neural-network.html|Google Transformer]] - supra sumo, considera contexto. [[https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/06/understanding-transformers-nlp-state-of-the-art-models/|Análise]] 
 +  * RNN - [[http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/|LSTM]] 
 +  * Séries temporais - decomposição de séries - [[https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html|Prophet]] 
 +  * [[https://www.knime.com/knime-analytics-platform|Knime]] - ferramenta opensource gráfica para ciência de dados
ti_publica/dicas_ia.1574432058.txt.gz · Última modificação: 2019/11/22 11:14 por cartola