HannaRF
Learning on @FGV-EMAp and Working with the Data Team at @Adaggio-Editora
@Adaggio-Editora Rio de Janeiro
Pinned Repositories
Animated-Visualizations-of-COVID-Data
Estudo de visualizações animadas da evolução da pandemia e das vacinações contra COVID-19 nas maiores economias do mundo usando Plotly.
Deep-K-Means
Implementação do método DKM, explorando a junção de agrupamento e aprendizado de representações. Variantes incluem DKMa com estratégia de recuo para α e DKMp pré-treinado com autoencoder. Abordagem visa melhores resultados de agrupamento ao aprender representações fieis aos dados.
Exploratory_Data_Analysis
GAN-and-Autoencoder
Repositório com implementações e comparações de Autoencoders, VAEs e GANs na síntese de dados do Fashion MNIST. Avaliação inclui amostras de treinamento, teste e síntese estocástica a partir de ruído aleatório.
HannaRF
misturas_de_gaussianas_usando_stan
Modelagem-da-COVID-19-na-Franca
Projeto realizado para a disciplina de Modelagem de Fenômenos Biológicos 2020.2
Semantic-Segmentation
O código é um projeto de deep learning que se concentra na tarefa de segmentação semântica usando uma arquitetura de rede neural conhecida como U-Net. A segmentação semântica envolve a atribuição de rótulos a cada pixel em uma imagem para identificar e distinguir diferentes objetos ou regiões.
Transfer-Learning
Este repositório do GitHub contém um notebook prático sobre transfer learning e fine-tuning baseado em um notebook oficial do TensorFlow. O tutorial concentra-se na classificação de imagens de feijões no campo usando transfer learning a partir de uma rede pré-treinada VGG16.
web-scraping
HannaRF's Repositories
HannaRF/HannaRF
HannaRF/misturas_de_gaussianas_usando_stan
HannaRF/Modelagem-da-COVID-19-na-Franca
Projeto realizado para a disciplina de Modelagem de Fenômenos Biológicos 2020.2
HannaRF/web-scraping
HannaRF/Animated-Visualizations-of-COVID-Data
Estudo de visualizações animadas da evolução da pandemia e das vacinações contra COVID-19 nas maiores economias do mundo usando Plotly.
HannaRF/Deep-K-Means
Implementação do método DKM, explorando a junção de agrupamento e aprendizado de representações. Variantes incluem DKMa com estratégia de recuo para α e DKMp pré-treinado com autoencoder. Abordagem visa melhores resultados de agrupamento ao aprender representações fieis aos dados.
HannaRF/Exploratory_Data_Analysis
HannaRF/GAN-and-Autoencoder
Repositório com implementações e comparações de Autoencoders, VAEs e GANs na síntese de dados do Fashion MNIST. Avaliação inclui amostras de treinamento, teste e síntese estocástica a partir de ruído aleatório.
HannaRF/Semantic-Segmentation
O código é um projeto de deep learning que se concentra na tarefa de segmentação semântica usando uma arquitetura de rede neural conhecida como U-Net. A segmentação semântica envolve a atribuição de rótulos a cada pixel em uma imagem para identificar e distinguir diferentes objetos ou regiões.
HannaRF/Transfer-Learning
Este repositório do GitHub contém um notebook prático sobre transfer learning e fine-tuning baseado em um notebook oficial do TensorFlow. O tutorial concentra-se na classificação de imagens de feijões no campo usando transfer learning a partir de uma rede pré-treinada VGG16.
HannaRF/Control-Mechanism
HannaRF/Databases_Course
Material for the discipline "Database Modeling and Use"
HannaRF/DeepLearning
HannaRF/FGV_Programming_Languages
Código utilizado no Curso de Verão de Introdução à Programação com a Linguagem Python
HannaRF/Futebol-DashBoard
HannaRF/Graph_Fast_Food_Chains
Trabalho realizado para a disciplina de Modelagem e Uso de Banco de Dados 2020.2
HannaRF/LeetCode-Solutions-Cpp
This repository contains solutions to a variety of programming problems from LeetCode, implemented in C++.
HannaRF/Linguagens-de-Programacao
HannaRF/mechanistic-interpretability
HannaRF/Parallelism-and-Concurrency
HannaRF/ProjetoMFF
HannaRF/Projetos-CD
HannaRF/python-getting-started
Getting Started with Python on Heroku.
HannaRF/Scalable-Computing
HannaRF/Scalable-Pipeline
HannaRF/Search_Engine
Trabalho realizado para a disciplina de Estrutura de Dados e Algoritmos 2020.1
HannaRF/Tecnicas-e-Algoritmos-em-Ciencia-de-Dados
Repositório dedicado à disciplina "Técnicas e Algoritmos em Ciência de Dados", apresentando notebooks práticos sobre conceitos essenciais aplicados em ciência de dados, como visualização, regressão, classificação com KNN e redes neurais.