Avaliação Final (Discursiva) - Individual

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21/03/2024, 10:33 Avaliação Final (Discursiva) - Individual
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Prova Impressa
GABARITO | Avaliação Final (Discursiva) - Individual (Cod.:770123)
Peso da Avaliação 4,00
Prova 54657424
Qtd. de Questões 2
Nota 1,00
O KNN é um classificador onde o aprendizado é baseado na analogia. O conjunto de treinamento é formado por vetores n-dimensionais e cada elemento deste 
conjunto representa um ponto no espaço n-dimensional. Para determinar a classe de um elemento que não pertença ao conjunto de treinamento, o classificador KNN 
procura k elementos do conjunto de treinamento que estejam mais próximos deste elemento desconhecido, ou seja, que tenham a menor distância. Estes k elementos são 
chamados de k-vizinhos mais próximos. Verifica-se quais são as classes desses k vizinhos e a classe mais frequente será atribuída à classe do elemento desconhecido.
Considere o conjunto de dados da imagem anexa.
Descreva quais os pré-processamentos necessários a serem realizados antes de ser treinado e o trecho de código em Python com o comando para implementar e avaliar o 
método KNN (n=7) com scikit-learn, uma vez que já se tenha as variáveis X_train, y_train, X_test, y_test. 
FONTE: FARIA, Mauricio Mendes; MONTEIRO, Ana Maria. Investigação sobre Técnicas de Detecção de Intrusões em Redes de Computadores com base nos 
Algoritmos Knn e K-Means. 2015. Disponível em: 
https://www.researchgate.net/publication/283325462_Investigacao_sobre_Tecnicas_de_Deteccao_de_Intrusoes_em_Redes_de_Computadores_com_base_nos_Algoritmos_K
Means. Acesso em: 14 abr. 2021.
Resposta esperada
Exemplos de pré-processamento:
- Remoção de dados inválidos.
- Normalização.
Como implementação:
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=7)
knn.fit(X_train_normalizado, y_train)
print('A acurácia do KNN na base de treino é: {:.4f} '.forma-t(knn.score(X_train_normalizado, y_train)))
prrint('A acurácia do KNN na base de teste é: {:.4f} '.forma-t(knn.score(X_test_normalizado, y_test))
Minha resposta
Antes de ser treinado é necessário realizar os pré-processamentos: - entender a regra do negócio; - entender os dados; - fazer a preparação dos dados; - fazer a
higienização da base; - modelar os dados; - avaliar os resultados; - realizar o deploy(produção).
Retorno da correção
Prezado acadêmico, identificamos na sua resposta a transcrição Integral do gabarito da questão, do livro da disciplina e/ou sites, sem reflexão própria. Perceba que
a formação acadêmica para de fato ocorrer e poder ser avaliada deve garantir a sua expressão do conhecimento adquirido (que sejam pautadas nos ensinamentos e
aprendizagens científicas da disciplina cursada). É exatamente por isso que não se pode avaliar a cópia de uma resposta pronta do Livro ou de qualquer publicação,
pois então não estaríamos de fato avaliando a sua expressão, e sim a do autor que escreveu o Livro, artigo, ou qualquer texto já publicado. A qualidade nas respostas
das avaliações é incentivada, pois primamos por efetivar um ensino de qualidade, por isso apresentamos os itens que você precisa desenvolver.
(i) Desenvolver, com suas próprias palavras, reflexão plena acerca da situação que lhe foi proposta na questão.
(ii) Expressar compreensão total de conceitos e construir conhecimento sobre a proposta dada.
(iii) Elaborar a resposta de maneira coerente, coesa e clara.
(iv) Demonstrar que as habilidades e competências requeridas para a questão foram totalmente alcançadas. Observe que a resposta formulada por você não
contempla o esperado.
As técnicas de Big Data e Machine learning têm revolucionado o mundo em diversas áreas do conhecimento. São diversos os desafios, entretanto realizar 
predições de valores contínuos é um dos principais, pois além de envolver diversos valores, ainda se demanda conhecer técnicas de regressão. Dentre tais técnicas, as 
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redes neurais têm um destaque no mercado. Sobre as redes neurais, analise a imagem anexa e escreva o significado de cada um dos elementos x, w, z e y.
Resposta esperada
O x representa os neurônios de entrada, os sinais da entrada no neurônio são representados pelo vetor x = [x1, x2, x3, ..., xN]. Esses valores são os mesmos que são
conhecidos como os parâmetros de entrada em demais algoritmos (input).
O w representa os pesos sinápticos w (weight - peso), são valores que representam o grau de importância que determinada entrada possui em relação aquele
determinado neurônio, são os elementos do vetor w = [w1, w2, w3, ..., wN].
O z é a função de ativação, comumente denominado como potencial de ativação.
O y é a camada de saída. Quando o y aparece sem circunflexo, indica o valor original, e quando aparece com circunflexo se refere ao valor predito.
Minha resposta
Os elementos de entrada do vetor x = [x1, x2, x3, xN] representam os estimulos que estão sendo enviados aos neuronios, e por exemplo, podem corresponder ao
pixel de imagem, ou tons, frequencias e amostras de um audios. Os elementos do vetor w=[w1, w2, w3, wN] são as sinapses que são multiplicadas dentro do
neuronio que incialmente foi estimulado pelo vetor x O elemento z é chamado de potencial de ativação e trata-se do valor gerado pela multiplicação dos pesos
sinápticos que ocorreram nos neurenios pelo vetor w. E y é o valor final predito por pela regreção dessa rede neural.
Retorno da correção
Prezado acadêmico, identificamos na sua resposta a transcrição Integral do gabarito da questão, do livro da disciplina e/ou sites, sem reflexão própria. Perceba que
a formação acadêmica para de fato ocorrer e poder ser avaliada deve garantir a sua expressão do conhecimento adquirido (que sejam pautadas nos ensinamentos e
aprendizagens científicas da disciplina cursada). É exatamente por isso que não se pode avaliar a cópia de uma resposta pronta do Livro ou de qualquer publicação,
pois então não estaríamos de fato avaliando a sua expressão, e sim a do autor que escreveu o Livro, artigo, ou qualquer texto já publicado. A qualidade nas respostas
das avaliações é incentivada, pois primamos por efetivar um ensino de qualidade, por isso apresentamos os itens que você precisa desenvolver.
(i) Desenvolver, com suas próprias palavras, reflexão plena acerca da situação que lhe foi proposta na questão.
(ii) Expressar compreensão total de conceitos e construir conhecimento sobre a proposta dada.
(iii) Elaborar a resposta de maneira coerente, coesa e clara.
(iv) Demonstrar que as habilidades e competências requeridas para a questão foram totalmente alcançadas. Observe que a resposta formulada por você não
contempla o esperado.
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