Exercícios

Nesta página, listamos os exercícios do Curso intensivo de machine learning.

A maioria dos exercícios de programação usa o conjunto de dados de imóveis da Califórnia.

Os exercícios de programação são executados diretamente no navegador, sem necessidade de configuração, usando a plataforma Colaboratory (em inglês). O Colaboratory é compatível com a maioria dos principais navegadores e é testado mais detalhadamente em versões do Chrome para computador e Chrome. Se você preferir fazer o download e executar os exercícios off-line, consulte estas instruções para configurar um ambiente local.

Tudo

Em março de 2020, este curso começou a usar exercícios de programação codificados com tf.keras. Se preferir usar os exercícios de programação do Estimators legado, eles podem ser encontrados no GitHub.

Enquadramento

• Teste seu conhecimento: aprendizado supervisionado, recursos e rótulos

Como descer no ML

• Teste seu conhecimento: erro quadrático médio

Reduzir perdas

• Como otimizar a taxa de aprendizado
• Teste seu conhecimento: tamanho do lote
• Playground: taxa de aprendizado e convergência

Primeiros passos com o TensorFlow

• Exercício de programação: tutorial do NumPy ultrarrápido
• Exercício de programação: tutorial sobre o pandas ultrarrápido
• Exercício de programação: regressão linear com dados sintéticos
• Exercício de programação: regressão linear com um conjunto de dados real

Conjuntos de treinamento e teste

• Playground: conjuntos de treinamento e testes

Validação

• Verifique sua intuição: validação
• Exercício de programação: conjuntos de validação e de teste

Cruzamentos de atributos

• Playground: introdução de cruzamentos de atributos e cruzamentos de atributos mais complexos
• Teste seu conhecimento: cruzamentos de atributos
• Exercício de programação: representação com cruzamentos de atributos

regularização para manter a simplicidade

• Playground: cruzamento?
• Teste seu conhecimento: L₂ regularização, L₂ regularização e atributos relacionados
• Playground: como avaliar a regularização de L₂

Classificação

• Verifique seu conhecimento: precisão, precisão, recall, precisão e recall
• Teste seu conhecimento: ROC e AUC
• Exercício de programação: classificação binária

Regularização de esparsidade

• Verifique seu conhecimento: regularização de L₁, L₁ e vs. regularização de L₂
• Playground: como avaliar a regularização de L₁

Introdução às redes neurais

• Playground: uma primeira rede neural, inicialização de rede neural, espiral da rede neural
• Exercício de programação: introdução às redes neurais

Redes neurais para treinamento

• Explicação visual do algoritmo de retropropagação

Redes neurais multiclasse

• Exercício de programação: classificação multiclasse com MNIST

Justiça

• Teste seu conhecimento: imparcialidade
• Exercício de programação: Introdução à imparcialidade

Treinamento estático vs. dinâmico

• Teste seu conhecimento: treinamento on-line, treinamento off-line

Inferência estática x dinâmica

• Verifique seu conhecimento: inferências off-line e inferências on-line

Dependências de dados

• Teste seu conhecimento: dependências de dados

Programação

Em março de 2020, este curso começou a usar exercícios de programação codificados com tf.keras. Se preferir usar os exercícios de programação do Estimators legado, eles podem ser encontrados no GitHub.

Enquadramento

• Teste seu conhecimento: aprendizado supervisionado, recursos e rótulos

Como descer no ML

• Teste seu conhecimento: erro quadrático médio

Reduzir perdas

• Como otimizar a taxa de aprendizado
• Teste seu conhecimento: tamanho do lote
• Playground: taxa de aprendizado e convergência

Primeiros passos com o TensorFlow

• Exercício de programação: tutorial do NumPy ultrarrápido
• Exercício de programação: tutorial sobre o pandas ultrarrápido
• Exercício de programação: regressão linear com dados sintéticos
• Exercício de programação: regressão linear com um conjunto de dados real

Conjuntos de treinamento e teste

• Playground: conjuntos de treinamento e testes

Validação

• Verifique sua intuição: validação
• Exercício de programação: conjuntos de validação e de teste

Cruzamentos de atributos

• Playground: introdução de cruzamentos de atributos e cruzamentos de atributos mais complexos
• Teste seu conhecimento: cruzamentos de atributos
• Exercício de programação: representação com cruzamentos de atributos

regularização para manter a simplicidade

• Playground: cruzamento?
• Teste seu conhecimento: L₂ regularização, L₂ regularização e atributos relacionados
• Playground: como avaliar a regularização de L₂

Classificação

• Verifique seu conhecimento: precisão, precisão, recall, precisão e recall
• Teste seu conhecimento: ROC e AUC
• Exercício de programação: classificação binária

Regularização de esparsidade

• Verifique seu conhecimento: regularização de L₁, L₁ e vs. regularização de L₂
• Playground: como avaliar a regularização de L₁

Introdução às redes neurais

• Playground: uma primeira rede neural, inicialização de rede neural, espiral da rede neural
• Exercício de programação: introdução às redes neurais

Redes neurais para treinamento

• Explicação visual do algoritmo de retropropagação

Redes neurais multiclasse

• Exercício de programação: classificação multiclasse com MNIST

Justiça

• Teste seu conhecimento: imparcialidade
• Exercício de programação: Introdução à imparcialidade

Treinamento estático vs. dinâmico

• Teste seu conhecimento: treinamento on-line, treinamento off-line

Inferência estática x dinâmica

• Verifique seu conhecimento: inferências off-line e inferências on-line

Dependências de dados

• Teste seu conhecimento: dependências de dados

Teste seu conhecimento

Em março de 2020, este curso começou a usar exercícios de programação codificados com tf.keras. Se preferir usar os exercícios de programação do Estimators legado, eles podem ser encontrados no GitHub.

Enquadramento

• Teste seu conhecimento: aprendizado supervisionado, recursos e rótulos

Como descer no ML

• Teste seu conhecimento: erro quadrático médio

Reduzir perdas

• Como otimizar a taxa de aprendizado
• Teste seu conhecimento: tamanho do lote
• Playground: taxa de aprendizado e convergência

Primeiros passos com o TensorFlow

• Exercício de programação: tutorial do NumPy ultrarrápido
• Exercício de programação: tutorial sobre o pandas ultrarrápido
• Exercício de programação: regressão linear com dados sintéticos
• Exercício de programação: regressão linear com um conjunto de dados real

Conjuntos de treinamento e teste

• Playground: conjuntos de treinamento e testes

Validação

• Verifique sua intuição: validação
• Exercício de programação: conjuntos de validação e de teste

Cruzamentos de atributos

• Playground: introdução de cruzamentos de atributos e cruzamentos de atributos mais complexos
• Teste seu conhecimento: cruzamentos de atributos
• Exercício de programação: representação com cruzamentos de atributos

regularização para manter a simplicidade

• Playground: cruzamento?
• Teste seu conhecimento: L₂ regularização, L₂ regularização e atributos relacionados
• Playground: como avaliar a regularização de L₂

Classificação

• Verifique seu conhecimento: precisão, precisão, recall, precisão e recall
• Teste seu conhecimento: ROC e AUC
• Exercício de programação: classificação binária

Regularização de esparsidade

• Verifique seu conhecimento: regularização de L₁, L₁ e vs. regularização de L₂
• Playground: como avaliar a regularização de L₁

Introdução às redes neurais

• Playground: uma primeira rede neural, inicialização de rede neural, espiral da rede neural
• Exercício de programação: introdução às redes neurais

Redes neurais para treinamento

• Explicação visual do algoritmo de retropropagação

Redes neurais multiclasse

• Exercício de programação: classificação multiclasse com MNIST

Justiça

• Teste seu conhecimento: imparcialidade
• Exercício de programação: Introdução à imparcialidade

Treinamento estático vs. dinâmico

• Teste seu conhecimento: treinamento on-line, treinamento off-line

Inferência estática x dinâmica

• Verifique seu conhecimento: inferências off-line e inferências on-line

Dependências de dados

• Teste seu conhecimento: dependências de dados

Playground

Em março de 2020, este curso começou a usar exercícios de programação codificados com tf.keras. Se preferir usar os exercícios de programação do Estimators legado, eles podem ser encontrados no GitHub.

Enquadramento

• Teste seu conhecimento: aprendizado supervisionado, recursos e rótulos

Como descer no ML

• Teste seu conhecimento: erro quadrático médio

Reduzir perdas

• Como otimizar a taxa de aprendizado
• Teste seu conhecimento: tamanho do lote
• Playground: taxa de aprendizado e convergência

Primeiros passos com o TensorFlow

• Exercício de programação: tutorial do NumPy ultrarrápido
• Exercício de programação: tutorial sobre o pandas ultrarrápido
• Exercício de programação: regressão linear com dados sintéticos
• Exercício de programação: regressão linear com um conjunto de dados real

Conjuntos de treinamento e teste

• Playground: conjuntos de treinamento e testes

Validação

• Verifique sua intuição: validação
• Exercício de programação: conjuntos de validação e de teste

Cruzamentos de atributos

• Playground: introdução de cruzamentos de atributos e cruzamentos de atributos mais complexos
• Teste seu conhecimento: cruzamentos de atributos
• Exercício de programação: representação com cruzamentos de atributos

regularização para manter a simplicidade

• Playground: cruzamento?
• Teste seu conhecimento: L₂ regularização, L₂ regularização e atributos relacionados
• Playground: como avaliar a regularização de L₂

Classificação

• Verifique seu conhecimento: precisão, precisão, recall, precisão e recall
• Teste seu conhecimento: ROC e AUC
• Exercício de programação: classificação binária

Regularização de esparsidade

• Verifique seu conhecimento: regularização de L₁, L₁ e vs. regularização de L₂
• Playground: como avaliar a regularização de L₁

Introdução às redes neurais

• Playground: uma primeira rede neural, inicialização de rede neural, espiral da rede neural
• Exercício de programação: introdução às redes neurais

Redes neurais para treinamento

• Explicação visual do algoritmo de retropropagação

Redes neurais multiclasse

• Exercício de programação: classificação multiclasse com MNIST

Justiça

• Teste seu conhecimento: imparcialidade
• Exercício de programação: Introdução à imparcialidade

Treinamento estático vs. dinâmico

• Teste seu conhecimento: treinamento on-line, treinamento off-line

Inferência estática x dinâmica

• Verifique seu conhecimento: inferências off-line e inferências on-line

Dependências de dados

• Teste seu conhecimento: dependências de dados