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animated-visualizations-of-covid-data

Estudo de visualizações animadas da evolução da pandemia e das vacinações contra COVID-19 nas maiores economias do mundo usando Plotly.

databases_course

Material for the discipline "Database Modeling and Use"

deep-k-means

Implementação do método DKM, explorando a junção de agrupamento e aprendizado de representações. Variantes incluem DKMa com estratégia de recuo para α e DKMp pré-treinado com autoencoder. Abordagem visa melhores resultados de agrupamento ao aprender representações fieis aos dados.

exploratory_data_analysis

fgv_programming_languages

Código utilizado no Curso de Verão de Introdução à Programação com a Linguagem Python

futebol-dashboard

gan-and-autoencoder

Repositório com implementações e comparações de Autoencoders, VAEs e GANs na síntese de dados do Fashion MNIST. Avaliação inclui amostras de treinamento, teste e síntese estocástica a partir de ruído aleatório.

graph_fast_food_chains

Trabalho realizado para a disciplina de Modelagem e Uso de Banco de Dados 2020.2

hannarf

leetcode-solutions-cpp

This repository contains solutions to a variety of programming problems from LeetCode, implemented in C++.

linguagens-de-programacao

misturas_de_gaussianas_usando_stan

modelagem-da-covid-19-na-franca

Projeto realizado para a disciplina de Modelagem de Fenômenos Biológicos 2020.2

projetomff

projetos-cd

python-getting-started

Getting Started with Python on Heroku.

scalable-computing

search_engine

Trabalho realizado para a disciplina de Estrutura de Dados e Algoritmos 2020.1

semantic-segmentation

O código é um projeto de deep learning que se concentra na tarefa de segmentação semântica usando uma arquitetura de rede neural conhecida como U-Net. A segmentação semântica envolve a atribuição de rótulos a cada pixel em uma imagem para identificar e distinguir diferentes objetos ou regiões.

tecnicas-e-algoritmos-em-ciencia-de-dados

Repositório dedicado à disciplina "Técnicas e Algoritmos em Ciência de Dados", apresentando notebooks práticos sobre conceitos essenciais aplicados em ciência de dados, como visualização, regressão, classificação com KNN e redes neurais.

transfer-learning

Este repositório do GitHub contém um notebook prático sobre transfer learning e fine-tuning baseado em um notebook oficial do TensorFlow. O tutorial concentra-se na classificação de imagens de feijões no campo usando transfer learning a partir de uma rede pré-treinada VGG16.

web-scraping