Slides da aula #15 (aula final do Prof Emilio) devem ser disponibilizados em breve ...

- Detectores com limiar de sensibilidade ajustável e impacto desse ajuste nas medidas de Sensibilidade e Especificidade; Curvas ROC como caracterizadores de desempenho detectores com limiar ajustável

- Ciclos de refinamento sucessivos em projetos de regressores e reconhecedores - ciclos de refino induzidos por todos os conceitos que aprendemos até agora no semestre

- Conexões do que aprendemos até agora com algumas ferramentas de Deep Learning: Autoencoders e Autoencoders em Cascata; Redes Neurais Convolucionais em imagens e em informação sonora e de sinais de tempo.  

Última atualização: terça-feira, 23 abr. 2019, 15:25