Desde que existem os computadores, os programadores tentaram que o teu trabalho seja o mais descomplicado possível. Existem muitos exemplos de programas que escrevem programas, tendo como exemplo, os tradutores de linguagens que tomam um programa referência escrito pelo programador e produzem como efeito um programa que pode ser executado, isto é, que produzem um executável. Entretanto, quando se fala de programação automática, os objectivos são mais ambiciosos, e isto não é simples de conquistar. Em Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. McGraw Hill. você poderá fazer uma idéia dos objetivos da programação automática. Existem grandes dificuldades pela hora de conseguir esses objectivos.
Uma das principais problemas é que os programas gerados por computadores são muito compridos e difíceis de compreender. Não são tão descomplicado como os programas escritos por pessoas e, em geral, têm algumas instruções repetidas. Atualmente, estão sendo feitos esforços em fazer com que o computador socorro pela construção de programas. Algumas organizações estão investindo recursos objetos e humanos pra conseguir atingir estes objetivos. Em Portugal, em concreto, da Universidade Politécnica de Valência, levam incalculáveis anos trabalhando por esse conteúdo, em parceria com uma organização alemã e, supostamente, os resultados que estão obtendo são muito encorajadores.
Em cada caso, ainda há muito o que fazer até atingir que os humanos possamos disseminar as nossas ideias para os computadores com o final de que nos ajudem a levá-las à prática. Abaixo está um exemplo de uma ferramenta que permite gravar de forma automática subprogramas em VBA. Logo após, são propostos alguns descomplicado exemplos, a final de que o usuário possa se familiarizar com a ferramenta de gravação automática.
Uma vez gerada a nova macro deve ver e comparar o código gerado automaticamente com o que nós tivéssemos escrito. 1. Gravar um modelo de fatura. 2. Gravar um paradigma de orçamento. 3. Gravar um padrão de guia de remessa. Analisar as macros geradas de forma automática e ver de perto quais instruções tivéssemos utilizado nós, para publicar um programa parecido ao gerado de forma automática.
Usando a ferramenta de gravação automática de macros em Excel, digitar um subprograma que altere a cor de uma célula da folha de cálculo. Também é proveitoso verificar que é o que vai escrevendo o gravador de acordo com estaremos solicitando ações para o Excel. Pra esta finalidade, ele precisa sobressair-se tal a tela de serviço do Excel como a tela do módulo em que se está a gravar a macro.
note-Se que as macros sempre são gravados em um novo módulo. No livro Excel-Macros e VBA Truques respeitáveis de Bill Jelen e Tracy Syrstrad você poderá compreender como podes ser utilizado VBA em conjunto com o Excel. Nele são explicados em detalhe os defeitos que tem o gravador automático de Macros e como solucionar esses dificuldades para fazer com que o gravador de macros seja uma ferramenta benéfico. Jelen, Bill; Tracy Syrstad (2005). EXCEL-Macros e VBA Truques essenciais.
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- Transformador de entrada nos modelos: 120 V AC, 60 Hz, dezessete W.[48]
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- vince e seis Dark Oak
você pode macros de modo automática. McFedries, Paul (2007). Office 2007 com VBA. LISP gerados automaticamente usando este programa. Machine learnign (deve do Mathematica) é um artefato avançado que permite a construção automática de modelos a partir de dados famosos experimentalmente. ↑ Ricardo foram instalados 12 tan Mur, “Automatic Inductive Programming”, ICML 2006 passo a passo. June 2006. Arquivado em quatro de março de 2016 no Wayback Machine.
Esta versátil, que pode estar ou não no conjunto de variáveis de entrada, contém o detalhe relativa à participação ou não de um ou inúmeros grupos desfavorecidos. Um modelo seria a modificável Género: Homem/Mulher. Estimativa: São as estimativas realizadas pelo padrão, quer dizer, o repercussão de se botar o modelo analítico construído a respeito de novos fatos.
Critérios de “fairness” em aprendizagem automática. Dentro deste assunto, podemos enumerar três critérios de observação do fairness em machine learning. Qualquer um dos seguintes critérios atende a um objetivo diferenciado e só podes atender um de cada vez. A escolha do critério de fairness estará subordinada às necessidades de cada problema. Independência: O fundamento de autonomia é atendida quando a mutável objetivo e a oscilante sensível são estatisticamente independentes. A proporção de homens que recebem um crédito tem que ser parecido à proporção de mulheres que recebem um crédito. Separação: Também chamado equalized odds. O regulamento de separação é atendida quando a estimativa e a alterável sensível são condicionalmente independentes dado da versátil intuito.
da população que teria devolvido o crédito, a proporção de homens que o recebe deve ser aproximado à proporção de mulheres que o recebe. Suficiência: Também chamado predictive rate parity. A regra de suficiência é cumprida no momento em que a oscilante objetivo e a variável sensível são condicionalmente independentes dado a estimativa. A população que recebe o crédito, a proporção de homens que o devolve tem que ser similar à proporção de mulheres que retorna.