Overfitting é quando um modelo de aprendizado de máquina se ajusta tão bem aos dados de treinamento, mas tão bem, que captura até o ruído e as variações irrelevantes. Queremos treinar um modelo com sinal, e não com ruído. Com aumento do poder computacional, esse risco é cada vez mais presente. Temos a ilusão de …
Segue um pequeno exercício de otimização. Você está numa empresa brasileira de alcance nacional, responsável pela aquisição de softwares antivírus para a empresa toda. Há 30 softwares possíveis (numerados de 1 a 30) e 15 ameaças mapeadas (denominadas de A a O). Cada software é homologado a prestar somente alguns serviços, e isso é assinalado …
O Teorema do Limite Central é um dos mais importantes da Estatística: ele mostra como a aleatoriedade de pequenas partes pode resultar em um comportamento previsível quando olhamos muitas observações. Não importa como é a distribuição inicial, se você pegar a média de muitos resultados, essa média vai formar uma curva em forma de sino, …
Continue lendo Pequeno Experimento com Teorema do Limite Central
Nunca gostei de fórmulas matemáticas. Não há nada mais desestimulante do que pegar um artigo denso, de linguagem difícil, cheio de ideias abstratas e tão compreensível quanto hieróglifos egípcios! Como entender fórmulas como as abaixo? No final das contas, uma fórmula é um modelo, uma abstração da realidade. E entender o que a fórmula tem …
Continue lendo Como você modelaria um problema predador – presa?
Vira e mexe, os modelos matemáticos que criamos saem pela culatra, gerando resultados completamente adversos ao esperado. Dá para citar uma família inteira deles. O "Pragmático": Esse é o que cumpre a função objetivo a qualquer custo, mesmo que o resultado seja esdrúxulo. Uma vez, criei um modelo para maximizar o transporte de madeira da …
Semana curta, mas cheia de atividades produtivas! Tive a oportunidade de ministrar aulas extras na Escola de Administração da FGV e no PAAD (do Heitor Sasaki), onde discutimos projetos e modelos de atuação de equipes de Advanced Analytics e AI em grandes empresas. Alguns pontos essenciais que sempre destaco:- Não falta trabalho a ser feito: …
Repassando um diagrama bem interessante, das principais definições em data science. Engraçado que quando leio o método, vejo um desenho do que ela faz. Isso porque o que vale não é a fórmula, esta é apenas a tradução de um conceito. Exemplo, a normal, vejo a curva. Mínimos quadrados, a ideia é minimizar o erro …
Tivemos um Analytics Talks com o Leonardo Machado, da Visagio, o time de Projetos Analíticos da #Klabin e mais de 100 expectadores. Alguns tópicos discutidos: - Estamos vivendo a era da IA Generativa, ou, de forma mais abrangente, Computação Generativa. - Para dar uma ideia do tamanho desses modelos LLM: pense em 10 terabytes de …
Divulgando participação em um painel no IA Summit 2024, em setembro, sobre Computação Quântica e aplicações na indústria. https://www.linkedin.com/posts/arnaldogunzi_inteligaeanciaartificial-ai-computaaexaetoquaesntica-activity-7194312684421443584-eqRA?utm_source=share&utm_medium=member_android A Computação Quântica é uma tecnologia que pode crescer exponencialmente e ser um "game changer" em tópicos como simulação de moléculas químicas, criptografia e otimização.Algumas predições adicionais para o futuro próximo:– Lançamento de computador com alguns …
O K-Means é um algoritmo de clusterização simples e rápido.Como dividir um conjunto de dados em k grupos com base na similaridade de características?Os clusteres devem ser definidos de forma a minimizar a variância dentro dos grupos e maximizar a variância entre eles.No documento, uma explicação simples e intuitiva sobre o K-Means.É um exemplo de …
Estive a ver o jogo Corinthians x Fluminense, e é daqueles jogos de dar raiva pela previsibilidade do técnico Fernando Diniz. Faz tempo que noto isso, porém, como o foco deste espaço não é futebol, sempre me abstive de comentar. O time do Diniz vai sair tocando a partir do goleiro, de dentro da área, …
Continue lendo Seja imprevisível, segundo a Teoria dos Jogos
O softmax é uma função utilizada fortemente em redes neurais para produzir saídas probabilísticas, especialmente em problemas de classificação multiclasse. Mas porque não utilizar métodos mais simples? Qual a intuição por trás? Neste artigo, daremos a definição, exemplos de códigos e a interpretação do softmax.
Forgotten Lore 
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