Modelos de IA/ML para Referência

Repositório de tutoriais e exemplos (Google Colab) de algoritmos de IA e ML em Python, reunidos pelos pesquisadores do EAILAB para servirem de referência e modelo para futuros projetos.

Aproximação de Funções / Regressão

Rede Neural Artificial Clássica - (Artificial Neural Network - ANN) (Feed-Forward)

Tutorial - Algoritmo Rede Neural Feed-Forward do Zero em Python

Exemplo 1 - RNA Para Identificar e Classificar A, B e C

Séries Temporais

Rede Neural Recorrente - Recurrent Neural Network - RNN)

Exemplo Previsão Falhas Totais de Ativos por Trimestre

Memória de Curto-Longo Prazo (Long Short Term Memory - LSTM)

Tutorial LSTM Para Prever Séries Temporais

Tutorial Biblioteca Keras - LSTM

Exemplo Previsão Falhas Totais de Ativos por Trimestre

Unidades Recorrentes Fechadas (Gated Recurrent Unit - GRU)

Tutorial Biblioteca Keras - GRU

Exemplo Previsão Falhas Totais de Ativos por Trimestre

Nota: Para Executar Exemplos de Séries Temporais, Utilizar Arquivo 'Falhas.csv'

Classificação de Imagens

Rede Neural Convolucional - Convolutional Neural Network - CNN)

Tutorial - CNN Digitos Manuscritos com Datast MNIST

Código de CNN em Google Colab

Algoritmos de Aprendizagem Por Reforço

Q-Learning

Tutorial - Algoritmo Q-Learning na Aprendizagem Por Reforço

Exemplo 1

Exemplo 2 - Lago Congelado

Algoritmos de Aprendizagem em Conjunto (Ensemble Learning)

Algoritmo Floresta Aleatória (Random Forest - RF)

Tutorial - Algoritmo Random Forest

Exemplo no Google Colab

Algoritmos de Otimização

Algoritmo Genético (GA)

Tutorial - Algoritmo Genético

Exemplo 1

Exemplo 2 - Frase Objetivo

Aprendizado Profundo (Deep Learning)

Redes Transformadoras (Transformers)

Tutorial - Rede Transformer

Exemplo 1