O método de Newton é uma das ferramentas mais importantes e eficientes para encontrar as raízes de funções diferenciáveis. Apesar de todo o seu poder, sua ideia fundamental é muito simples: aproximar localmente a função por uma reta tangente e usar o zero dessa reta como uma nova estimativa para a raiz.
Duas Propriedades Importantes da Transformada de Laplace
A transformada de Laplace é uma ferramenta poderosa que permite transformar problemas definidos no domínio do tempo para um novo domínio, onde, em geral, a resolução se torna mais simples. Por exemplo, pode-se resolver uma equação diferencial por meio de operações algébricas mais diretas.
Noções básicas de Cadeias de Markov
Cadeias de Markov são ferramentas muito versáteis que podemos utilizar para modelar sistemas onde a próxima etapa depende apenas da situação atual, ignorando o histórico anterior.
Desvendando o Método de Newton: A Elegância da Aproximação para Encontrar Raízes
O método de Newton é uma das ferramentas mais importantes e eficientes para encontrar as raízes de funções diferenciáveis. Apesar de todo o seu poder, sua ideia fundamental é muito simples: aproximar localmente a função por uma reta tangente e usar o zero dessa reta como uma nova estimativa para a raiz.
Duas Propriedades Importantes da Transformada de Laplace
A transformada de Laplace é uma ferramenta poderosa que permite transformar problemas definidos no domínio do tempo para um novo domínio, onde, em geral, a resolução se torna mais simples. Por exemplo, pode-se resolver uma equação diferencial por meio de operações algébricas mais diretas.
Noções básicas de Cadeias de Markov
Cadeias de Markov são ferramentas muito versáteis que podemos utilizar para modelar sistemas onde a próxima etapa depende apenas da situação atual, ignorando o histórico anterior.
O princípio da catástrofe: Um pequeno vislumbre no universo das caudas pesadas
O princípio da catástrofe se refere a uma propriedade que as distribuições de cauda pesada têm, segundo o qual, a distribuição da soma de variáveis desse tipo é geralmente dominada por um único valor na amostra, o maior deles.
Otimização e Machine Learning
O cerne da maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina é o conceito de otimização, em que o objetivo é otimizar (minimizar ou maximizar) o valor de uma função objetivo em relação aos parâmetros dessa função. Saiba mais neste post.
Modelagem Matemática
Modelos matemáticos são representações matemáticas simplificadas de algum fenômeno do mundo real, e que sustentam o desenvolvimento da sociedade moderna. Vamos falar um pouco sobre eles?
Abstração em Aprendizagem de Máquina
A abstração matemática permite que um modelo criado em um contexto possa ser estudado e aplicado em situações mais variadas. Em aprendizado de máquinas, é importante comunicar nossas descobertas de uma maneira precisa. Para tanto, usamos uma boa dose de abstração.
Ataques Adversariais contra Modelos de Machine Learning
Hackear um modelo de aprendizagem de máquina pode ser mais factível do que você imagina, e sua robustez contra ataques adversariais tem sido uma preocupação crescente no desenvolvimento da inteligência artificial.