Aprendizagem Probabilística Profunda com TensorFlow

Os modelos de aprendizagem profunda padrão fazem previsões com confiança absoluta, mesmo quando estão errados.A aprendizagem probabilística profunda resolve isso permitindo que as redes neurais quantifiquem suas dúvidas, tornando-as mais seguras e confiáveis para aplicações críticas do mundo real. Neste curso escrito, você fará a transição do aprendizado profundo determinístico para a modelagem probabilística.Você aprenderá a representar a incerteza em seus dados e nos pesos do seu modelo, permitindo que você construa redes neurais robustas que possam expressar quando não estiverem seguras. Começando com conceitos de probabilidade fundamentais, você progredirá para codificar arquiteturas probabilísticas práticas. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos centrais de distribuições de probabilidade e quantificação de incerteza em aprendizado profundo. - Construa redes neurais que produzam distribuições de probabilidade usando a biblioteca TensorFlow Probability. - Modele a incerteza aleatória para capturar o ruído inerente presente em conjuntos de dados do mundo real. - Implementar redes neurais bayesianas para estimar incerteza epistêmica em parâmetros de modelos. - Aplique técnicas modernas de inferência variacional e métodos Monte Carlo para treinar modelos probabilísticos. - Avalie previsões probabilísticas usando regras de pontuação e métricas de calibração adequadas. O curso começa com terminologia fundamental e conceitos básicos de distribuição antes de orientá-lo através de explicações escritas e trechos de código para a construção, treinamento e avaliação de modelos conscientes de incerteza. Este curso é projetado para desenvolvedores, analistas de dados e entusiastas de aprendizado de máquina que têm uma compreensão básica de redes neurais e Python e querem aprender a lidar com a incerteza em seus modelos.Não é necessária experiência prévia com programação probabilística. Comece a ler para criar modelos de aprendizagem profunda que sabem o que não sabem.