Resumo
Nesta lição, você criou um modelo de IA para detectar diferentes tipos de rochas espaciais.
Você aprendeu que redes neurais são sistemas de computador modelados conforme o cérebro e o sistema nervoso humanos. Você usou o código para criar uma rede neural para seu modelo de IA.
Você forneceu dados de treinamento para ensinar a rede neural em seu modelo a prever com precisão os tipos de rochas espaciais em fotos.
Você descobriu que a precisão de um modelo de IA é a frequência com que o modelo está correto em suas previsões. A precisão do modelo pode ser aumentada com a adição de mais imagens e épocas durante o treinamento.
Você examinou as etapas para extrair recursos de imagens para usar para previsões de IA. Você usou o código para encontrar a precisão do seu modelo de IA.
Você testou seu modelo para prever os tipos de rochas mostrados em fotos aleatórias.
Crédito de visualização: as visualizações de modelo nesta lição são inspiradas no trabalho de Grant Sanderson. Para saber mais, visite https://www.3blue1brown.com/.
Próximas etapas
Continue com a série e saiba como Prever os atrasos em lançamentos de foguetes usando machine learning.
Dica
Lembre-se: este módulo faz parte de uma experiência de aprendizagem multimodal. Acompanhe o módulo assistindo a um vídeo explicativo sobre ele em uma nova guia.