Publications by Jessica Kubrusly

Redes Neurais - 7 - Retropropagação

12.05.2023

Retropropagação Considere uma base de treino composta pelas observações \(x_{i,1}\), \(x_{i,2}\), \(x_{i,3}\) e \(y_i\), \(i=1, 2, \ldots, n\). Suponha que queremos encontrar parâmetros para ajustar esta base à rede apresentada na Figura 1. Figura 1: Perceptron com 2 camadas ocultas de 2 e 3 neurônios Na prática procuramos os valores ...

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Redes Neurais - 6 - Perceptron Múltiplas Camadas

09.05.2023

Perceptron Multiplas Camadas O perceptron multicamadas é a combinação de vários neurônios artificiais organizados em camadas. A ideia principal é, partindo de uma rede perceptron de um único neurônio, e em vez de “imputar” os valores de cováveis neste neurônio vão entrar saídas de outras rede perceptron de camada única. Vamos c...

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Redes Neurais - 5 - Comparação entre modelos de classificação

22.04.2023

Medidas de desempenho para modelos de Classificação Nessa aula veremos com mais detalhes como usar as medidas de desempenho para os métodos de classificação. Suponha a base de dados dividida em treino e teste e que a base de treino foi usada para ajustar os modelos. Para os problemas de regressão a variável resposta \(Y\) é qualitativa. ...

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Redes Neurais - 4 - Comparação entre modelos de regressão

15.04.2023

Medidas de desempenho Nessa aula veremos com mais detalhes como usar as medidas de desempenho. Suponha que a base de dados está dividida em treino e teste e que a base de treino foi usada para ajustar o modelo. Regressão Para os problemas de regressão a variável resposta \(Y\) é quantitativa contínua. Suponha que um modelo de regressão \...

5067 sym R (12713 sym/18 pcs) 5 img 15 tbl

Redes Neurais - 3 - Perceptron Camada Única

24.03.2023

Perceptron Camada única Para entender o funcionamento das redes neurais mais complexa precisamos começar com o modelo mais simples. O Perceptron de Camada Única é um modelo de rede neural, proposto por (Rosenblatt 1958), onde sua estrutura é composta por apenas uma camada e um neurônio artificial. Esta rede pode ser usada tanto para probl...

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Redes Neurais - 1 - Preliminares

24.03.2023

Conceitos Preliminares As Redes Neurais Artificiais são modelos computacionais inspirados no funcionamento do sistema nervoso de seres vivos. O sistema nervoso dos seres vivos são compostos, principalmente, por neurônios biológicos ou células nervosas. Os neurônios têm como papel principal a recepção e transmissão de sinais, permitind...

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Redes Neurais - 1 - Contextualização

24.03.2023

Contextualização Exemplos de aplicações para as Redes Neurais Regressão Os problemas de regressão são aqueles que buscam prever para um dado indivíduo (unidade amostral ou instância) o valor de uma variável numérica quantitativa a partir da observação de covariáveis independentes. Este é um problema supervisionado, onde há uma ...

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Atividade Prática 2 - Redes Neurais - GET 00113 - UFF

15.03.2023

Hoje vamos trabalhar com o mesmo banco de dados da última aula prática, sobre o custo de segurados para uma seguradora. A diferença será na variável alvo. Em vez de tentarmos prever o custo de um segurado, vamos tentar prever se um segurado pode ser classificado como de alto custo ou não. Um cliente será classificado como de alto custo s...

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Atividade Prática 1 - Redes Neurais - GET 00113 - UFF

14.03.2023

Nesta primeira aula prática vamos trabalhar com um banco de dados sobre o custo de segurados para uma seguradora. O objetivo é ajustar um modelo de redes neurais Perceptron de camada única a fim de prever o custo de cada segurado para a seguradora a partir da observação de alguns atributos. A base de dados A base de dados pode ser baixada...

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Programação Estatística - Controle de Fluxo

10.09.2020

Parte I: Conceitos Básicos de Programação no R Controle de Fluxo Os controles de fluxo são operações definidas em todas as linguagens de programação, como por exemplo Python, C, C++, Java, Fortran, Pascal, etc. Como não podia deixar de ser, tais operações também estão definidas dentro da linguagem R. Cada linguagem de programação ...

7042 sym R (3764 sym/38 pcs)