Oi, eu sou o Pablo 👋

• Adaline: Treinar na Reta, Classificar no Sinal

  2026-08-20

  Aula 2e e 2f: o professor treina o Adaline ajustando uma reta contínua nos rótulos ±1 (em vez de ajustar direto no sinal), e eu conecto isso com a regra delta que já apareceu na outra playlist. No fim, um dataset artificialmente enviesado revela que o problema nunca foi o algoritmo de treino.

• Trocando a Função de Custo Como Quem Troca de Roupa

  2026-08-20

  Aula 3a e 3b: o professor generaliza o treino pra aceitar qualquer função de custo plugável, e cada escolha (Widrow-Hoff, critério do perceptron, log-verossimilhança, hinge) recupera um algoritmo diferente dessa playlist. No meio do caminho, achei uma incompatibilidade real entre função de ativação e codificação de rótulo.

• Perceptron: o Primeiro Neurônio que Aprende Sozinho

  2026-08-20

  Aula 1a: o professor implementa o Perceptron Learning Algorithm do zero, sem bias. Eu conto a história de dois papers que vêm antes dele e encontro um bug real escondido na condição de parada do algoritmo.

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  Tomando um sacode de Go

  2026-08-19

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  Capítulo 2 do livro de SLM, só que com Dom Casmurro

  2026-08-18

Playlists

• Machine Learning Specialization (Andrew Ng)

  Meus estudos passo a passo pela especialização de Machine Learning do Andrew Ng (DeepLearning.AI / Stanford), curso por curso, lab por lab.

• Reconhecimento de Padrões

  Minhas anotações da disciplina de Reconhecimento de Padrões, aula por aula, com o livro do Bishop como base teórica.

• Redes Neurais

  Minhas anotações da disciplina de Redes Neurais, aula por aula, com o livro do Aggarwal como base teórica. Playlist viva, crescendo junto com o curso.

• Artigos

  Leitura diagonal de artigos e surveys que eu achei maneiros, sem a pretensão de virar aula. Código simples, gráfico pra dar uma visão, e a conversa de sempre com você.