Doido Dev

Este artigo aborda a implementação de um modelo de regressão linear utilziando Python e a biblioteca PyTorch. Cobriremos desde os conceitos teóricos até a aplicação prática. Fundamentos da Regressão Linear A regressão linear é uma técnica estatística utilizada para modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independ ...

Desafios de Engenharia na Implantação Local Ao implatnar o modelo de Visual Question Answering (VQA) mPLUG utilizando o ModelScope, engenheiros frequentemente encontram obstáculos silenciosos que impedem a execução em ambientes isolados. O framework padrão tende a acoplar dependências do ecossistema HuggingFace, falha ao processar imagens com c ...

Por que utilizar o modo offline? Ao seguir as instruções do autor do código DINO-YOLO para instalar o ambiente e executar o projeto em um servidor, observei que o sistema continuamente tentava se conectar ao site https://huggingface.co/facebook/dinov3-vitb16-pretrain-lvd1689m para baixar o modelo DINOv3. No entanto, meu servidor não conseguia e ...

Redes Neurais de Alimentação Direta para PLN 1.1 Conceitos Básicos As redes neurais de alimentação direta (FFNNs) são componentes fundamentais no processamento de linguagem natural (NLP), aplicadas em tarefas como classificação de texto, rotulação de sequências e tradução automática. O princípio central é o fluxo unidirecional de informações ...

Introdução Este artigo explora como utilizar a biblioteca 🤗 Transformers do Hugging Face para processamento de linguagem natural (PLN). O conteúdo foi adaptado dos recursos disponíveis no site oficial do Hugging Face, com explicações adicionais e detalhamento dos principais parâmetros da API Trainer e seus argumentos. O material está dividido ...

Introdução às Redes Neurais Convolucionais As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) consolidaram-se como um dos pilares do aprendizado profundo, destacando-se pela sua capacidade de processar dados com topologia de grade, como imagens. Inspiradas no córtex visual biológico, essas arquiteturas evoluíram desde os primeiros modelos, como o LeNet-5, ...

Visão Geral do Reconhecimento de Entidades Nomeadas Preparação dos Dados Iniciamos analisando a estrutura dos dados. Precisamos extrair todos os tipos de entidades dos rótulos e criar um mapeamento baseado no esquema BMES, salvando a tabela de correspondência. import json import os def salvar_json(dados, caminho_arquivo): ""&quo ...

Este artigo aborda a instalação e configuração do ambiente de deep learning utilizando PyTorch com suporte a CUDA no sistema operacional Windows. O processo envolve a instalação de drivers CUDA, bibliotecas cuDNN e a configuração proper do ambiente Python. Preparação: Downloads Necessários 1. Baixando CUDA Toolkit O CUDA Toolkit pode ser obtido ...

Visão Geral do Dataset Aeroscapes O Aeroscapes é um benchmark para segmentação semântica aérea, baseado em imagens capturadas por drones comerciais a alturas entre 5 e 50 metros. Ele compreende 3269 imagens com resolução 720p, cada uma acompanhada de uma máscara de ground-truth para 11 classes semânticas distintas. Organização dos Arquivos: ae ...

A Arquitetura de Controle do Fluxo de Treinamento No desenvolvimento de modelos de Deep Learning, os termos Sample, Batch, Iteration e Epoch definem a cadência com que os dados fluem através da rede neural e como os pesos são ajustados. Compreender a relação matemática e física entre eses componentes é essencial para otimizar o uso da GPU, evit ...