o conhecimento está em toda parte
Ao falar de “machine learning” (ou aprendizado de máquina), é comum encontrar tutoriais na internet para resolver problemas de classificação. No entanto, também é possível encontrar padrões em dados históricos de séries temporais, que são os problemas de regressão. Dentre os algoritmos de redes neurais
Existem ferramentas em python para consultar um shapefile e extrair as informações catalogadas da região à qual o ponto pertence. Também é possível usar outras ferramentas para usar uma API de um servidor de mapas e fazer a conversão de uma coordenada geográfica para uma
O script em Python a seguir permite consultar um banco de dados MySQL e gravar localmente um arquivo contendo a saída da exceção da query em um arquivo separado por vírgulas (CSV). Além do Python em si, é necessária a instalação do módulo MySQLdb, o
Segue um exemplo de como fazer uma consulta em um banco de dados (BD), calcular a soma diária dos valores de uma coluna e gravar um arquivo com o valor. Escrito em python e com uma consulta usando SQL, contém vários elementos para estudo. Primeiramente,
Segue um esquema “canivete suíço” simples e direto para plotar uma série temporal usando python. O script a seguir lê os dados de um arquivo CSV (comentado) ou de um banco de dados PostgreSQL e faz um gráfico impresso na tela ou em figura (comentado):
Uma das formas de inserir o conteúdo de um arquivo CSV (ou vários) em uma tabela do banco de dados é usando o “adaptador” Psycopg do PostgreSQL no Python. Outra forma é usando o comando “psql” diretamente no terminal Linux. Além disso, é possível inserir
Aeródromo é um termo mais abrangente do que aeroporto, que designa qualquer área (pista) destinada a pouso, decolagem e movimentação de aeronaves (tanto em meio terrestre ou aquático), com os requisitos técnicos mínimos exigidos pelas autoridades reguladoras. Já o aeroporto é um aeródromo com mais
Combinando os neurônios artificias em uma ou mais camadas, que podem conter um ou mais neurônios e interligando estes neurônios através das sinapses, pode-se formar uma RNA (Rede Neural Artificial). Dentre as vantagens das redes neurais, estão sua adaptação por experiência, tolerância a falhas, aplicações
As Redes Neurais Artificiais (RNAs) são modelos computacionais inspirados no sistema nervoso central, ou seja, capazes de realizar o aprendizado de máquina (machine learning) e reconhecimento de padrões. O tipo mais simples de rede neural artificial foi proposto em 1958 por Frank Rosenblatt, conhecido como
O nome k-NN vem de “k-Nearest Neighbor” (k-ésimo vizinho mais próximo), ou seja, esse método de machine learning tem como objetivo classificar x_t atribuindo a ele o rótulo representado mais frequentemente dentre as k amostras mais próximas e utilizando um esquema de votação. O que