Tópicos Avançados em Redes Neurais Artificiais: Versão Estendida

Versão estendida, 540+ páginas de conteúdo.

Aprenda de forma simples e objetiva tópicos avançados em aprendizado de máquina (machine learning) e redes neurais artificiais (perceptrons / deep learning) como implementação de perceptrons, aumento sintético de base de dados, modelos de classificação multiclasse simples e multinomial, transferência de aprendizado (transfer learning), fine tuning, métricas de autoavaliação (avaliação durante o treinamento), pipelines de machine learning, auto machine learning, adaptação de modelos para dispositivos móveis e embarcados, treinamento distribuído de redes neurais artificiais, busca automatizada pelos melhores hiperparâmetros de configuração, modo funcional vs modo sequencial, empilhamento (stacking) de modelos, camadas de convolução com dilatação, inserção de camadas personalizadas em modelos, aumento sintético durante o treinamento do modelo, low-code machine learning, modelos com funções em blocos, funções de perda / custo personalizadas, métricas de autoavaliação personalizadas, tratamento de bases de dados desbalanceadas, técnicas de tratamento de overfitting, camadas bridge, otimizadores avançados, ativação de camadas por limiarização, entre outros assuntos.

Livro com abordagem prática, com as devidas explicações para cada linha de código.