1.2) Gerar Dados Sintéticos (para simular um conjunto maior) Gerar 100 resistores e 100 capacitores. 1.3) Visualização de dados 1.4) Normalização (Escalonamento) dos Dados: Redes Neurais funcionam melhor quando as features de entrada estão em uma escala semelhante. 1.5) Divisão em Conjuntos de Treino e Teste: É crucial dividir os dados para treinar o modelo […]
1.3) Visualização de dados 1.4) Normalização (Escalonamento) dos Dados: Redes Neurais funcionam melhor quando as features de entrada estão em uma escala semelhante. 1.5) Divisão em Conjuntos de Treino e Teste: É crucial dividir os dados para treinar o modelo em uma parte e testá-lo em dados que ele “nunca viu” antes. 1.6) Construção e […]
1.4) Normalização (Escalonamento) dos Dados: Redes Neurais funcionam melhor quando as features de entrada estão em uma escala semelhante. 1.5) Divisão em Conjuntos de Treino e Teste: É crucial dividir os dados para treinar o modelo em uma parte e testá-lo em dados que ele “nunca viu” antes. 1.6) Construção e Treinamento da Rede Neural: […]
1.5) Divisão em Conjuntos de Treino e Teste: É crucial dividir os dados para treinar o modelo em uma parte e testá-lo em dados que ele “nunca viu” antes. 1.6) Construção e Treinamento da Rede Neural: Definição do Modelo (MLP Simples): Vamos construir uma Rede Neural com uma camada de entrada (implícita), uma camada oculta […]
1.6) Construção e Treinamento da Rede Neural: Definição do Modelo (MLP Simples): Vamos construir uma Rede Neural com uma camada de entrada (implícita), uma camada oculta e uma camada de saída. 1.7) Compilação do Modelo: Definimos o otimizador, a função de perda e as métricas. 1.8) Faça o Treinamento do Modelo para 50 epochs. 1.9) […]
1.7) Compilação do Modelo: Definimos o otimizador, a função de perda e as métricas. 1.8) Faça o Treinamento do Modelo para 50 epochs. 1.9) Avaliar no conjunto de testes 1.10) Previsão e Matriz de confusão Com base no passo a passo e os dados coletados, responda: 1) Com base no gráfico (apresente o gráfico gerado), […]
1.8) Faça o Treinamento do Modelo para 50 epochs. 1.9) Avaliar no conjunto de testes 1.10) Previsão e Matriz de confusão Com base no passo a passo e os dados coletados, responda: 1) Com base no gráfico (apresente o gráfico gerado), se as duas classes são facilmente separáveis ou se há alguma sobreposição. O que […]
1.9) Avaliar no conjunto de testes 1.10) Previsão e Matriz de confusão Com base no passo a passo e os dados coletados, responda: 1) Com base no gráfico (apresente o gráfico gerado), se as duas classes são facilmente separáveis ou se há alguma sobreposição. O que isso implica para o desafio da Rede Neural? 2) […]
1.10) Previsão e Matriz de confusão Com base no passo a passo e os dados coletados, responda: 1) Com base no gráfico (apresente o gráfico gerado), se as duas classes são facilmente separáveis ou se há alguma sobreposição. O que isso implica para o desafio da Rede Neural? 2) Expliquem com suas palavras por que […]
Com base no passo a passo e os dados coletados, responda: 1) Com base no gráfico (apresente o gráfico gerado), se as duas classes são facilmente separáveis ou se há alguma sobreposição. O que isso implica para o desafio da Rede Neural? 2) Expliquem com suas palavras por que a normalização (ou escalonamento) dos dados […]