Pular para o conteúdo principal

Aula 2 - Deep Learning

Tinha esse termo, deep learning, num dos materiais disponibilizados pelas profes na aula 2. Eu desconhecia e descobri que:


Deep Learning (também  conhecida como aprendizado  estruturado profundo,  aprendizado hierárquico ou  aprendizado de máquina profundo) é um ramo de  aprendizado de máquina (Machine  Learning) 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. A aprendizagem profunda é parte de uma família mais abrangente de métodos de aprendizado de máquina baseados na aprendizagem de representações de dados. 


Aprendizagem profunda foi caracterizada como a expressão na moda, ou uma recaracterização das redes neurais. 

FONTE: 
https://pt.wikipedia.org/wiki/Apre
ndizagem_profunda - acesso em 
18/09/2018

Comentários

Postagens mais visitadas deste blog

Mario Sergio Cortella responde: Qual a relação entre afetividade, víncul...

Afetividade em AVA

http://nuted.ufrgs.br/oa/AfetoAVA/modulos/modulo1/2-texto/m1-texto.html: Piaget menciona que não existe aprendizagem sem afetividade e vice-versa. As duas são dependentes e formam a base da cognição (Piaget, 2005). Ambas evoluem ao longo do desenvolvimento do sujeito, e interagem entre si em todas as etapas. De acordo com Piaget, a afetividade é considerada a mola propulsora das ações, pois é ela que atribui valores às atividades dos sujeitos e regula a energia que será depositada em cada ação. A afetividade é a união das energias internas e externas que envolvem as pessoas. Todo comportamento é envolvido por uma questão afetiva e cognitiva. Todo o processo de aprendizagem é permeado pela afetividade, seja esse processo com os professores, com os colegas de aula ou com os livros.

Aula 3 - Aspectos Afetivos (05/09/2018) a distância

Escala Likert:   escala Likert  ou  escala de Likert  é um tipo de escala de resposta psicométrica usada habitualmente em questionários, e é a escala mais usada em pesquisas de opinião. Ao responderem a um questionário baseado nesta escala, os perguntados especificam seu nível de concordância com uma afirmação. Esta escala tem seu nome devido à publicação de um relatório explicando seu uso por  Rensis Likert . [1] Fonte redes bayesianas,  também conhecidas como redes de opinião, redes causais e gráficos de dependência probabilística, são modelos  gráficos  para  raciocínio  (conclusões) baseados em incerteza, onde os nós representam as variáveis (discretas ou contínuas), e os  arcos  representam conexões diretas entre eles. [1] Matematicamente, uma rede bayesiana é uma representação compacta de uma tabela de conjunção de probabilidades do universo do problema. Do ponto de vista de um especialista, redes bayesianas...