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      "content": "Aqui estão os arquivos de treinamento (X e Y) e teste (Y). Espera-se que você utilize o X_test para gerar seu próprio y_test, ou seja, predizer a saída das redes. Esse projeto é baseado no Fashion-MNIST da ZalandoResearch. \n\nPeço que não procurem soluções para esse problema específico na internet. \n\nO objetivo não é ganhar, é aprender.",
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      "content": "Esse é o primeiro desafio do Capítulo de Visão Computacional do Venturus. Utilizamos um dataset simples como início, para práticas basicas. Aqui, pode-se utilizar qualquer tipo de algorítmo, inclusive algorítmos de machine learning clássico.\n\n## Regas\n\n**Não pode**: olhar soluções na internet de outras pessoas para este dataset.\n\n**Pode**: Discutir na aba de discussões, submeter seus notebooks, trocar ideias.\n\n## Acknowledgements\n\nEsse projeto é feito utilizando-se o [https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist](Fashion MNIST).  Esse dataset é mantido pela Zalando Research\n\n",
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      "content": "## Submission Format\n\nBasta fazer o envio de um csv. Formato: \n\n2 colunas com Id e Category. Pode usar pandas pra isso. O Id deve seguir a sequência do X_test enviado.\n\n---\n## Metrics\n\nSem muita sofisticação, utilizaremos acurácia como métrica.",
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