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SciPy

Dominando Modelos Ocultos de Markov com Python e GHMM

Sala Eric Idle
01/10
15:00

Resumo

Language Português
Level: Intermediário
Resumo:

Modelos Ocultos de Markov são modelos matemáticos que conseguem modelar e manipular dados sequênciais. Esses modelos são bastante utilizados devido sua relativa simplícidade e flexibilidade, sendo aplicáveis em aplicações diversas como por exemplo: classificação de proteínas, descobrir o estado emocional de pessoas em redes sociais, descobrir trapaceiros em casinos, classificar textos, geração de música, descobrir regiões de interesses do código genético entre diversas outras.

Nesta palestra, será dada uma breve introdução aos Modelos Ocultos de Markov e será mostrado como modelá-los através de Python e da biblioteca GHMM. Serão demonstrados problemas práticos que utilizam Modelos Ocultos de Markov, desde a criação dos mesmos até a implementação em Python.

Reference:
Tipo da referência * Link * Descrição *
Artigo / Post http://ghmm.org/ GHMM
Artigo / Post http://codecereal.blogspot.com/2011/07/protein-profile-with-hmm.html Protein Profile with GHMM
Artigo / Post http://codecereal.blogspot.com/2011/06/cpg-islands-3.html CpG Islands

Detalhes sobre o palestrante

Daker Fernandes PinheiroDaker Fernandes Pinheiro
Developer no Instuto Nokia de Tecnologia (INdT), onde trabalha com software livre, Linux, C++, Qt, Python e Javascript. Formado em Ciência da Computação pelo CIn/UFPE. Membro do Grupo de Usuários Python de Pernambuco onde já deu diversas talks sobre Python e já ministrou mini-cursos de Python no CIn/UFPE. Também colabora em projetos de software livre como o KDE, Qt e o QML-Box2D. Se interessa por software livre, python, aprendizagem de máquina, cognição, semântica, Qt, KDE, prolog, processamento de linguagem natural, computação gráfica e visão computacional. Segue os ensinamentos Jedi e venera camisetas brancas.

 

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