Análise de sentimento com Multilayer Perceptron Model baseado em Bag-of-Words

Faremos um modelo de análise de sentimento em textos de revisões (reviews) de filmes. Nosso objetivo é classificar a opinião da pessoa que assistiu o filme como “opinião positiva” ou “opinião negativa”. Já ouviu falar de “bag of words”?

Time series forecasting: uma gentil introdução e sua engenharia de dados

Demorou, mas finalmente cheguei no tema time series forecasting! Neste artigo veremos as principais nomenclaturas usadas neste campo do aprendizado de máquina e como preparar nossos dados para realizar a previsão de séries temporais. Aqui o tempo é quem manda. Prepare-se para se surpreender com os recursos do Python.

Recurrent Neural Network: a memória das Redes Neurais

Neste artigo vamos discutir sobre uma pergunta-chave dentro do tema de redes neurais: Se nosso cérebro é capaz de guardar informações já aprendidas para usar posteriormente em outras situações, será que as redes neurais artificiais também têm esta capacidade? Sua resposta provavelmte é SIM. De fato, não está incorreta, mas definitivamente não é a melhor resposta.

Criando um modelo com R Services

 

Olá pessoal! Neste post vou falar um pouco sobre o recurso R Services, que pertence à plataforma Microsoft SQL Server. Em breve uma versão similar deste artigo, porém um pouco mais completa do ponto de vista teórico, será publicada na revista SQL Magazine…vou compartilhar o link assim que tê-lo em mãos (aos assinantes). Agora, vamos para a nossa aventura em um dos mais recentes recursos de analytics da Microsoft! Na minha opinião, vale muito a pena testá-lo.

Criando sua própria cost function para penalizar overfitting com Python scikit-learn

Cost functions (ou funções de custo) são usadas pelos algoritmos de aprendizado de máquina para tomada de decisões, por exemplo, definir a melhor configuração dos hiper parâmetros de um modelo ou até mesmo escolher as melhores variáveis preditoras/independentes (em modelos de classificação ou regressão).

Métricas para avaliação de modelos

É comum validarmos os modelos de aprendizado de máquina sob duas perspectivas: Processual e matemática. O ponto de vista processual trata a questão da melhoria que o modelo trouxe para o processo de negócio em que o mesmo foi inserido. O levantamento destas informações geralmente está ligado a avaliação de dados básicos como tempo, custo ou lucro do processo antes e depois da implantação do modelo. Eventualmente testes de hipóteses podem auxiliar nestas atividades de comparação.