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Tim Burton se siente "un poco perdido" antes de regresar a sus raíces con la nueva secuela de la película 🌝 de culto de 1988, Beetlejuice
Tim Burton ha descrito sentirse "un poco perdido" como cineasta 🌝 antes de regresar a sus raíces con la nueva secuela de su película de culto de 1988, Beetlejuice.
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Beetlejuice Beetlejuice, que se estrena en el Festival de Cine de Venecia, presenta 🌝 a miembros del elenco original, incluidos Michael Keaton como el fantasma titular, Catherine O'Hara y Winona Ryder como Lydia, ahora 🌝 madre de su propio adolescente malhumorado, interpretado por Jenna Ortega.
"En 🌝 los últimos años, me he sentido un poco desilusionado con la industria cinematográfica. Me perdí un poco", dijo Burton el 🌝 miércoles. "Me di cuenta de que la única forma de ser un éxito es que tengo que amar hacerlo. Para 🌝 esta película, simplemente disfruté y amé hacerla.
"No estaba tratando de 🌝 hacer una gran secuela por dinero. Quería hacer esta película por razones muy personales."
🌝 La película reúne a los espectadores con la familia Deetz. Lydia, ahora la anfitriona de un show 🌝 de cazadores de fantasmas cursi, regresa a la casa embrujada del río Winter con su madrastra, Delia (O'Hara), y su 🌝 hija gruñona, Astrid, quien abre un portal al más allá.
Ryder, 🌝 quien tenía 15 años cuando interpretó por primera vez a Lydia, dijo que regresar a Beetlejuice fue "una de las 🌝 experiencias más especiales de mi vida". "Mi amor y confianza por Tim son tan profundos y hay un sentido de 🌝 cierta juguetonería y disposición a probar cosas", agregó. "Te sientes tan seguro en la locura, pero también te sientes completamente 🌝 libre."
Ryder también le dijo a Keaton que una de sus 🌝 partes favoritas "fue volver a mirar a tus ojos".
Cuando se 🌝 le preguntó cómo abordó la evolución de su personaje después de más de tres décadas, Keaton bromeó: "Tan suave y 🌝 sensible como [Beetlejuice] era en el primero, creo que es aún más en esta una. Solo su naturaleza general de 🌝 cuidado y su sentido de modales sociales y su corrección política."
🌝 Burton dijo que aunque había estado pensando en una secuela durante un tiempo, hacer Wednesday "me reenergizó". "Y conocer a 🌝 [la estrella de Wednesday] Jenna fue realmente importante para mí.
"Trabajar 🌝 con ella y solo pensar en el personaje de Lydia y qué le pasó a ella 35 años después, y 🌝 pensar en mi propia vida, sobre qué pasó para tener hijos o relaciones."
🌝 Ortega dijo que "miraba a mucho de este elenco" y tuvo que asegurarse de "no estar copiando el 🌝 trabajo de Winona de hace muchos años ... pero aún así canalizar aspectos que los hacen similares".
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De izquierda a derecha: Catherine O'Hara, Winona Ryder y Jenna Ortega llegan 🌝 al Palazzo del Casino.
Entre los nuevos integrantes de Beetlejuice se 🌝 encuentran Justin Theroux, quien interpreta al novio y manager descarado de Lydia, Willem Dafoe como un oficial de policía muerto, 🌝 y Monica Bellucci como un demonio que succiona almas con sed de venganza contra su ex, Beetlejuice.
🌝 La película se estrena fuera de competencia en la 81ª edición del festival de cine, que se inauguró 🌝 con mucha anticipación el miércoles. Nombre
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hollywoodenses como George Clooney, Angelina Jolie, Daniel Craig, Cate Blanchett, Brad 🌝 Pitt, Joaquin Phoenix y Lady Gaga se espera que caminen por la alfombra roja en los próximos 11 días.
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Al hablar del evento, los miembros del jurado del festival, incluid
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Estratégias 🍇 para aumentar suas chances de ganhar
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Melhor Matriz de Confusão para Avaliar Modelos Machine Learning
Agora que sabemos o quê é uma matriz de confusão, vamos discutir a melhor matrix para avaliar modelos machine learning. A mais comumente usada da confusion matrix são as seguintes quatro métricas:
Estas métricas fornecem uma avaliação abrangente do desempenho de um modelo machine learning. Precisão e recall são úteis para avaliar a capacidade da modelagem em roleta misteriosa classificar instâncias positivas ou negativas corretamente, enquanto o escore F1 fornece medidas equilibradas das duas coisas: precisão é medida pela proporção geral entre as previsões corretas fora dos casos anteriores;
Outras Métricas Importantes
Embora a matriz de confusão forneça informações valiosas sobre o desempenho do modelo, existem outras métricas importantes que devem ser consideradas ao avaliar seu comportamento:
Curva de Característica Operacional do Receptor (ROC): Esta curva traça a Taxa Positiva Verdadeira contra o Falso Valor positivo em roleta misteriosa diferentes limiares. Ajuda avaliar roleta misteriosa capacidade para distinguir entre instâncias positivas e negativas
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Função de perda: A escolha da função pode afetar significativamente o desempenho do modelo. Funções comuns para problemas na classificação incluem a Perda log, perdas dobradiças e divergência KL displaystyle kl_kr
Em conclusão, uma matriz de confusão é um instrumento crucial para avaliar o desempenho do modelo machine learning. A melhor matrix confusionada na avaliação dos modelos Machine-Learning inclui métricas como precisão e memória (record), pontuação F1 ou exatidão; além disso outras medidas tais com a curva ROC – curvas da chamada precisa - podem fornecer informações valiosas sobre seu comportamento em roleta misteriosa relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...
Referências
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Rglementaa
Porcentagem paga pela rua
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Americana americana
5,26%
Francesa
2,70%
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