Machine Learning: Classificação usando Python e Oracle ATP

Continuando o último artigo quando criamos um Jupyter Notebook e usamos o python para nos conectarmos a uma instância do Oracle Autonomous Transaction Processing Database, agora é hora de executar uma classificação usando a biblioteca de machine learning chamada Scikit-Learn. Esta é uma demonstração simples usando o dataset Iris e em um futuro próximo eu pretendo mostrar um caso de uso mais real. You can download the notebook here: https://github.com/waslleysouza/oracle_autonomous_jupyter/blob/master/atp_classification.ipynb. […]

Conecte-se ao Oracle ATP através do Jupyter Notebook

Você conhece o Jupyter Notebook? O Jupyter Notebook é um aplicativo web de código aberto que permite criar e compartilhar documentos que contêm códigos, equações, visualizações e texto narrativo. Você pode usá-lo para limpeza e transformação de dados, simulação numérica, modelagem estatística, visualização de dados, machine learning e muito mais. Eu gosto de usar o Jupyter Notebook para meus projetos de machine learning porque é uma ferramenta muito útil. Em um dos meus projetos […]

API de reconhecimento facial com OCI – Parte 1

Você já deve ter notado que estou estudando sobre Machine Learning (incluindo Deep Learning). No meu estudo eu gosto de implementar códigos de outros desenvolvedores ou criar alguns códigos a partir do zero. Se você também estuda sobre reconhecimento facial já deve ter ouvido falar sobre o Facenet. O Facenet é uma implementação em Tensorflow para reconhecimento facial que você pode integrar em seus projetos, e usei ele para criar minha API de reconhecimento facial. Neste primeiro artigo, […]

Expondo o Keras como REST API

Na minha última postagem no blog sobre Keras, você aprendeu a usar o dataset dogs-vs-cats do Kaggle. Mas você gostaria que seus amigos usassem seu modelo para identificar cães e gatos em imagens? Sim, este post é sobre isso! Você aprenderá a expor seu modelo como uma REST API de maneira simples. Vamos lá! Usaremos o código criado em “Usando datasets do Kaggle” adicionando uma modificação para salvar o modelo. Então, baixe todos os arquivos e execute o notebook jupyter para treinar […]

Instalando o Anaconda na instância de GPU do OCI

Agora que você sabe como criar uma instância de GPU do Oracle Cloud Infrastructure, as próximas etapas são instalar o Anaconda e usar o Jupyter Notebook para desenvolver ou testar seus projetos de IA. Primeiro de tudo, vá para sua conta do Oracle Cloud e adicione a seguinte Ingress Rule na sua Security List (Networking > Virtual Cloud Networks > Virtual Cloud Network Details > Security Lists > Security List Details). Usando um Terminal, acesse sua instância do Ubuntu e baixe […]

CPU vs GPU na Oracle Cloud

Se você leu o meu post chamado “Otimizando o TensorFlow para CPU“, você aprendeu que pode melhorar o TensorFlow para cpu apenas escolhendo a distribuição correta, nesse caso a distribuição do Anaconda. As instâncias de CPU farão o trabalho para projetos simples de IA, mas se você precisar de mais poder computacional para reduzir a execução ou o tempo de treinamento de seu projeto, precisará usar instâncias de GPU. Como muitas pessoas me pediram para executar o mesmo teste […]

Começando com instâncias de GPU na Oracle Cloud

Se você estiver trabalhando com projetos de inteligência artificial (machine learning ou deep learning) em algum momento, precisará alterar suas instâncias de CPU para instâncias de GPU para acelerar o treinamento de seus modelos. Atualmente, a maioria dos provedores de nuvem oferece GPU como um serviço e você pode usá-lo para acelerar seus projetos. A Oracle Cloud oferece os dois modelos de GPU mais avançados para sua escolha: NVIDIA V100 e NVIDIA P100. Neste post, você aprenderá como […]