Azure na Prática Gratuito #2 - Docker: saiba como foi + conteúdos gratuitos. Neste último sábado (06/06/2020) o Azure na Prática promoveu seu segundo minicurso online e gratuito, com foco desta vez em Docker.
Além de uma introdução englobando conceitos básicos e benefícios da adoção de containers, ao longo deste treinamento foi coberto também o uso de Docker em conjunto com tecnologias como Docker Hub, Docker Compose, Docker Desktop, Windows, Linux, macOS (com o auxílio do Ericson da Fonseca) SQL Server, PowerShell, Bash, .NET 5/ASP.NET 5, NGINX, RabbitMQ, MongoDB, Microsoft Azure, Azure Web App for Containers e Visual Studio Code. Caso você queira ter acesso ao conteúdo do primeiro treinamento (que aconteceu em Maio/2020) gratuitamente ou, até mesmo, deseje revê-lo, acesse o link a seguir: Untitled. Um verdadeiro Hands-on de como integrar sua aplicação com serviços do SAP Leonardo E aweeeeee meu povo!
Agora que já sabemos como realizar o deploy das nossas aplicações no SCP, vamos conhecer mais sobre os serviços disponíveis para tornar o nosso dia a dia dentro das empresas mais inteligente. Nesta nova série de postagens minha ideia é que coloquemos a mão na massa e entendamos melhor as palavras mais faladas do momento: SAP Leonardo, SAP Machine Learning. Para tal, iremos implementar hoje a integração de um serviço do SAP Leonardo, onde é possível realizar a detecção de rostos. Maratona Data Science: 3 meses, 12 semanas, 1 objetivo. O aprendizado de máquina, ou machine learning, é responsável pelo maior número de inovações do século, sendo considerado por muitos a base das maiores empresas do mundo(Google, Amazon e Apple).
> Introdução a I.A> Workflow> 1. Machine Learning: Evitar que entre lixo para não sair lixo. Vol 2 num 2 69 art coeficienteCorrelacaoAmostral. Inteligência Artificial nas Ciências da Saúde: aplicações na psicologia e psiquiatria. Imagine que você tem um paciente com um quadro clínico importante e você, como um profissional pragmático, prescreve todos tratamentos e procedimentos que funcionaram para a maioria das pessoas.
Você pede para o paciente voltar em alguns dias para reavaliar os efeitos dos tratamentos e percebe que não houve um efeito satisfatório. Então, você oferece novos tratamentos e pede para ele retornar. Assim, você vai repetindo este ciclo de tentativa e erro até encontrar os procedimentos terapêuticos ideais para esse paciente. Essa situação se repete nos consultórios há muitos anos, especialmente quando se trata de casos refratários (quando o paciente não corresponde aos tratamentos convencionais). No entanto, essa situação de tentativa e erro traz ao paciente maiores custos e muitas vezes mais sofrimento. Data Science aplicado à manutenção preditiva: bombas d’água na Tanzânia. É possível predizer, a partir de dados reais, qual bomba d'água está a funcionar corretamente, qual precisa de reparos e qual está fora de operação?
Este projeto encontra-se disponível no Github. Data Science applied to predictive maintenance: water pumps in Tanzania. Is it possible to predict, from real data, which water pump is working properly, which one needs repairs and which one is out of operation?
This project is available on Github. Access by clicking here. You can find this study in Portuguese by clicking here. Part of the study was done at Colaboratory. Do not know what it is? Terra…planeta água…! The planet water that Guilherme Arantes, a brazilian singer, describes in his song has more than 70% of its surface covered by water. According to UN projections, the demand for fresh water will exceed supply by 40% by the year 2030. April 21, 2018 was considered “zero day” for Cape Town, South Africa. In some places this crisis may present more dramatic contours. In this context we find Tanzania.
The United Republic of Tanzania is an East African country. Like many nations around the world Tanzania suffers from serious water supply problems. And what are the alternatives for these people? Capítulo 8 - Função de Ativação - Deep Learning Book. Neste capítulo estudaremos um importante componente de uma rede neural artificial, a Função de Ativação.
Este capítulo é uma introdução ao tema e voltaremos a ele mais adiante quando estudarmos as arquiteturas avançadas de Deep Learning. Este capítulo pode ser um pouco desafiador, pois começaremos a introduzir conceitos mais avançados, que serão muito úteis na sequência dos capítulos. Relaxe, faça a leitura e aprenda um pouco mais sobre redes neurais artificiais. Antes de mergulhar nos detalhes das funções de ativação, vamos fazer uma pequena revisão do que são redes neurais artificiais e como funcionam. Uma rede neural é um mecanismo de aprendizado de máquina (Machine Learning) muito poderoso que imita basicamente como um cérebro humano aprende. Os círculos negros na imagem acima são neurônios. Correlação: direto ao ponto. - BrData - Medium. Um Guia sobre Aprendizado de Máquinas!
Este post foi criado a partir de uma tradução livre do artigo de Vasily Zubarev, disponibilizado aqui.
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