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”?

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.

Usando cross-validation para treinar e avaliar uma rede neural

Já falamos sobre resampling em um post anterior (veja aqui). Neste post veremos como aplicar validação cruzada, ou cross-validation, durante o treino de uma rede neural. Usaremos Keras para criar a rede neural e Scikit-Learn para aplicar a validação cruzada, ambas bibliotecas Python.

Seu primeiro modelo de redes neurais: teoria e prática na medida certa

Redes Neurais

O campo de estudo das redes neurais, em inglês também conhecido como Neural Networks ou Multilayer Perceptrons, tem como objetivo investigar como modelos biológicos simples do nosso cérebro podem ser usados para resolver problemas computacionais complexos (por exemplo, prever a ocorrência de um evento). Na prática, este campo tem como objetivo criar algoritmos e estruturas de dados capazes de resolver estes desafios.

Configurando Amazon EC2 para rodar modelos de deep learning com Keras

Neste post vamos utilizar os serviços da Amazon (Amazon Web Services – AWS) para subir uma instância que rode Keras para criar nosso projeto de aprendizado de máquina. Este cenário pode ser útil para processamento de grandes volumes de dados em modelos de deep learning.