Unit 5 48 PerceptronYouTube↗  IA↗(long shot)
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Now, there are many different ways to apply linear functions in machine learning.
Existem diversas maneiras de aplicam funções lineares na aprendizagem de máquina.
We so far have studied linear functions for regression,
Até agora estudamos as funções lineares na regressão,
but linear functions are also used for classification,
mas elas também são utilizadas para classificação,
and specifically for an algorithm called the perceptron algorithm.
especificamente em um algoritmo chamado Percéptron.
This algorithm happens to be a very early model of a neuron,
Esse algoritmo foi um dos primeiros modelos para o neurônio,
as in the neurons we have in our brains,
como os que possuímos no cérebro,
and was invented in the 1940s.
e foi inventado na década de 40.
Suppose we give a data set of positive samples and negative samples.
Suponha que temos um conjunto de dados com amostras positivas e negativas.
A linear separator is a linear equation that separates positive from negative examples.
Um separador linear é uma equação linear que separa exemplos positivos de negativos.
Obviously, not all sets possess a linear separator, but some do.
Obviamente, nem todos os conjuntos possuem um separador linear, mas alguns sim.
For those we can define the algorithm of the perceptron and it actually converges.
Para esses, podemos executar o algoritmo do percéptron com convergência garantida.
To define a linear separator, let's start with our linear equation as before--
Para definir um separador linear, vamos começar com nossa equação linear, como antes --
w1x + w0 in cases where x is higher dimensional this might actually be a vector--never mind.
W1*X + W0. Nos casos em que X é multi-dimensional, esse aqui é um vetor-- deixe para lá.
If this is larger or equal to zero, then we call our classification 1.
Se essa expressão é maior ou igual a zero, então classificamos o dado como 1.
Otherwise, we call it zero.
Caso contrário, ele é classificado como 0.
Here's our linear separation classification function
Então essa é a função de classificação do separador linear,
where this is our common linear function.
e aqui dentro está nossa função linear conhecida.
Now, as I said, perceptron only converges if the data is linearly separable,
Como eu disse, o percéptron só converge se os dados são linearmente separáveis,
and then it converges to a linear separation of the data,
e nesse caso ele converge para uma separação linear dos dados,
which is quite amazing.
o que é impressionante.
Perceptron is an iterative algorithm that is not dissimilar from grade descent.
O Percéptron é um algoritmo iterativo que não é muito diferente do gradiente descendente.
In fact, the update rule echoes that of grade descent, and here's how it goes.
De fato, a regra de atualização, que é parecida com a do outro algoritmo, é da seguinte forma:
We start with a random guess for w1 and w0,
Começamos com um palpite inicial para W1 e W0,
which may correspond to a random separation line,
que pode ser uma linha de separação qualquer,
but usually is inaccurate.
mas que geralmente não é exata.
Then the mth weight-i is obtained by using the old weight plus some learning rate alpha
O m-ésimo peso-i é obtido a partir do peso antigo mais uma taxa de aprendizagem alfa
times the difference between the desired target label
vezes a diferença entre o rótulo desejado
and the target label produced by our function at the point m-1.
e o rótulo produzido por nossa função no ponto m-1.
Now, this is an online learning rule, which is we don't process all the data in batch.
Veja que essa é uma regra de aprendizagem online, isto é, não processamos todos os dados de uma vez.
We process one data at a time, and we might go through the data many, many times--
Processamos um dado de cada vez, e podemos inclusive passar pelos dados várias vezes seguidas--
hence the j over here--
por isso há esse j aqui--
but every time we do this, we apply this rule over here.
e toda vez que passamos, aplicamos essa regra daqui.
What this rule gives us is a method to adapt our weights in proportion to the error.
O que a regra nos dá é um método para adaptar nossos pesos proporcionalmente ao erro.
If the prediction of our function f equals our target label,
Se a previsão de nossa função f é igual ao rótulo objetivo,
and the error is zero, then no update occurs.
o erro é zero, e nenhuma atualização acontece.
If there is a difference, however, we update in a way so as to minimize the error.
Se há uma diferença, entretanto, atualizamos os pesos de forma a minimizar o erro.
Alpha is a small learning weight.
Alfa é uma pequena constante de aprendizado.
Once again, perceptron converges to a correct linear separator
Como disse antes, o percéptron sempre converge para um separador linear correto,
if such linear separator exists.
se esse separador existir.
Now, the case of linear separation has recently received a lot of attention in machine learning.
Os casos em que há separaração linear receberam muita atenção recentemente em aprendizagem de máquina.
If you look at the picture over here, you'll find there are many different linear separators.
Se você observar esse desenho, você verá que há vários separadores lineares diferentes.
There is one over here. There is one over here. There is one over here.
Há um aqui. Outro aqui. Esse aqui também.
One of the questions that has recently been researched extensively is which one to prefer.
Uma das questões muito pesquisadas recentemente é qual dos separadores escolher.
Is it a, b, or c?
a, b, ou c?
Even though you probably have never seen this literature,
Embora você provavelmente não tenha visto isso,
I will just ask your intuition in this following quiz.
gostaria de saber sua intuição na seguinte pergunta.
Which linear separator would you prefer if you look at these three different linear separators--
Qual separador linear seria preferível entre esses três da imagem?
a, b, c, or none of them?
a, b, c, ou nenhum deles?
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