Período
01/05/2025Status
AbertoNota máxima
100,00%Data Final
valendo 100% da notaFinalizado
NãoNota obtida
100%Data Gabarito/ Feedback
a definirData e Hora Atual
Horário de BrasíliaFinalizado em
31/12/20301.4) 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: 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) Avaliar no conjunto de testes
1.10) Previsão e Matriz de confusão
Com base no passo a passo e os dados coletados, responda:
Mapas Relacionados
