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Projetos diversos de machine learning. Esse repositório mostra um pouco da minha jornada explorando e aprendendo sobre diferentes conceitos, modelos e funcionalidades de IA. É também um caderno, onde posso voltar e relembrar tópicos.
Abaixo, uma breve descrição do conteúdo de cada arquivo, para facilitar a busca de tópicos específicos.
O objetivo desse notebook é realizar uma Análise Exploratória dos Dados (AED) com o dataset Mall Customers. Procurei exibir as principais caracterísitcas através de gráficos e métricas dos dados, a fim de possibilitar a busca por insights e correlações, facilitar tomada de decisões, ou mesmo servir de etapa preliminar para um projeto de machine learning.
- Limpeza e análise dos dados.
- Análises de média, desvio padrão, mínimo e máximo dos atributos.
- Plot de histogramas, boxplots, gráficos de linha.
- Matriz de correlação.
Esse notebook trabalha de forma introdutória o efeito das épocas (epochs) no treinamento de uma rede neural através da criação de uma NN de uma camada e um neurônio com Keras.
- Regressão linear (método supervisionado)
- keras.sequential
- Callbacks (on_epoch_end)
- Matplotlib (plot de retas e model loss)
Esse notebook explora um dos datasets mais conhecidos de Machine Learning: Boston House Pricing. O objetivo é treinar uma Rede Neural para realizar regressões, a fim de realizar predições dos preços dos imóveis. Aqui é realizada uma breve análise exploratória de dados, considerações éticas do conjunto de dados, construção e treinamento da rede neural, verificação dos resultados. É também abordado a busca de hyperparâmetros com o auxílio de um tuner.
- Regressão linear (método supervisionado)
- keras.sequential
- Boston house-price dataset (keras)
- Dividir dados de treino e teste
- Análise Exploratória de Dados (EDA)
- Matplotlib (geração de histogramas, curva de perda/loss)
- Pré-processamento de dados (normalizing, StandardScaler)
- Quantidade de inputs/outuputs nas camadas de entrada e saída
- Tipos de erros (MAE, RMSE)
- Otimizadores (ADAM)
- KerasTuner (finding hyperparameters)
Warning
Alguns desses documentos foram criados e modificados durante cursos diversos de IA ao longo do tempo.