Estudo e implementação dos principais algoritmos de Machine Learning em Jupyter Notebooks.

Script base para o projeto da disciplina IF702 Redes Neurais

Rede Neural backpropagation - Python

Implementação, em Python, do algoritmo de rede neural artificial Perceptron com múltiplas camadas.

Implementação simples da rede neural Perceptron Multicamadas em Javascript.

Trabalho de Conclusão do Curso Técnico em Informática (IFRN - Campus Macau | 2021)

Implementação do algoritmo de rede neural artificial, Adaline, em Python.

Projeto para apresentação na EXPOTEC 2019

A aprendizagem profunda, do inglês Deep Learning é um ramo de aprendizado de máquina baseado em um conjunto de algoritmos que tentam modelar abstrações de alto nível de dados usando um grafo profundo com várias camadas de processamento, compostas de várias transformações lineares e não lineares.

Simple neural network, made without help from APIs, librarys, or frameworks for machine learning

Implementação do algoritmo de rede neural artificial, Perceptron, em Python.

Nesse repositório, se encontra todas os modelos voltado para Processamento de Linguagem Natural (NLP).

Um tutorial para criação de uma rede neural que prevê o preço de carros usados.

Implementação das principais Redes Neurais Artificiais (RNA).

Repositório de códigos de aprendizado à fim de elucidar a teoria com a prática.

Aplicação da Lógica Paraconsistente e Redes Neurais Artificiais no Auxílio ao Diagnóstico do Ceratocone

Este é um ensaio exemplificando o uso de redes neurais com o modelo LSTM (Long short-term memory).

Uma rede neural recorrente treinada com processamento de linguagem natural, para a classificação de sentimentos. 💬

Classificação do Iris Dataset utilizado KNN (k-nearest neighbors) da biblioteca Sklearn para identificação das espécies da Iris através da entrada de atributos (Largura da pétala, comprimento da pétala, largura da sépala, comprimento da sépala) para classificar se ela é da espécie: Virginica, Setosa ou Versicolor.