Entendendo redes neurais profundas

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Podcast O'Reilly Data Show: Michael Mahoney sobre o desenvolvimento de uma teoria prática para aprendizado profundo.

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Neste episódio do Data Show, falo com Michael Mahoney, membro do RISELab, Instituto Internacional de Ciência da Computação e Departamento de Estatística da UC Berkeley. Físico por formação, Mahoney tem estado na vanguarda de muitos problemas importantes na análise de dados em larga escala. Do lado teórico, seus trabalhos abrangem métodos algorítmicos e estatísticos para matrizes, gráficos, regressão, otimização e problemas relacionados. No lado de aplicativos, ele contribuiu para sistemas usados ​​para análise de internet e mídias sociais, análise de redes sociais, bem como para uma série de aplicativos nas ciências físicas e da vida. Mais recentemente, ele vem trabalhando em redes neurais profundas, desenvolvendo especificamente métodos teóricos e ferramentas práticas de diagnóstico que devem ser úteis para os profissionais que usam aprendizado profundo.

Continue lendo Noções básicas sobre redes neurais profundas.

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