<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0">
    <channel>
        <title>Posts - Raphael Nascimneto</title>
        <link>https://example.org/posts/</link>
        <description>Posts | Raphael Nascimneto</description>
        <generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>pt-br</language><lastBuildDate>Tue, 13 Jan 2026 18:55:20 -0300</lastBuildDate><atom:link href="https://example.org/posts/" rel="self" type="application/rss+xml" /><item>
    <title>Aprendizado é Possivel?</title>
    <link>https://example.org/posts/learning-feasible/</link>
    <pubDate>Tue, 13 Jan 2026 18:55:20 -0300</pubDate>
    <author>Raphael</author>
    <guid>https://example.org/posts/learning-feasible/</guid>
    <description><![CDATA[]]></description>
</item>
<item>
    <title>O Problema da Aprendizagem</title>
    <link>https://example.org/posts/learning-problem/</link>
    <pubDate>Fri, 09 Jan 2026 21:08:10 -0300</pubDate>
    <author>Raphael</author>
    <guid>https://example.org/posts/learning-problem/</guid>
    <description><![CDATA[<h2 id="prefacio">Prefacio</h2>
<p>A proposta desta série de posts é apresentar, de forma clara e acessível, os fundamentos matemáticos que tornam o aprendizado de máquina (Machine Learning) possível. Fundamentos que muitas vezes ficam de fora dos cursos online ou aparecem apenas de maneira superficial.</p>
<p>Minha inspiração vem do trabalho de David F. Rogers e J. Alan Adams no livro Mathematical Elements for Computer Graphics: uma obra que tornou conceitos matemáticos complexos compreensíveis para programadores e estudantes. Quero fazer algo semelhante aqui, mas voltado para o aprendizado de máquina.</p>]]></description>
</item>
</channel>
</rss>
