Avaliação Final (Discursiva) - Individual

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21/03/2024, 10:57 Avaliação Final (Discursiva) - Individual
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Prova Impressa
GABARITO | Avaliação Final (Discursiva) - Individual
(Cod.:826424)
Peso da Avaliação 4,00
Prova 65161880
Qtd. de Questões 2
Nota 5,00
Dentre os mais diversos recursos computacionais, Redes Neurais Artificiais são uma tecnologia que 
pode fornecer resultados de previsões que auxiliem gestores em suas tomadas de decisões. Muitos dos dados 
recebidos são obtidos por meio de sensores oriundos de internet das coisas. Sobre as redes neurais 
perceptrom multicamadas, cite quais são as etapas de sua implementação.
Resposta esperada
1 - Processando Conjuntos de Dados.
2 - Processando Conjuntos de Dados.
3 - Parametrização dos Algoritmos.
4 - Seleção de Métricas e Avaliação de Resultados.
5 - Aplicação do Algoritmo.
Minha resposta
As redes neurais Perceptron Multicamadas, conhecida com as siglas PMC ou MLP (Multi Layer
Perceptron) é uma rede neural que possui várias camadas (multi) ocultas, podendo ser também apenas
uma, porém o número de neurônios é indeterminado, e chamamos de oculta porque não é previsível a
saída desejada nas camdas intermediárias. Assim as etapas são: 1- Inicialização (atribuir valores
aleatórios, escolha dos valores inciais, se ausencia de conhecimento, pesos e limites com valores inicias
aleatórios e pequenos uniformemente distribuído) 2- Ativação (calculo dos valores de neurônios da
camada oculta e de saída) 3- Treinar os Pesos (calculo dos erros de neurônios das camadas de saída e
oculta, da correção dos pesos e atualizar os pesos dos neurônios da camada de saída e oculta) 4- Iteração
(repete-se o processo 2 e 3 até o critério de erro) Assim podemos colocar também que para terinar uma
rede MLP, utilizando o algoritmo de retropropação segue as seguintes etapas: 1- Entradas do PMC 2-
Camada de entrada 3- 1º Camada Neural Escondida 4- 2ª Camada Neural Escondida 5- Camada neural
de saída 6- Saídas do PMC
Retorno da correção
Olá, acadêmico(a)! Sua resposta não apresentou relação com os objetivos da questão e/ou com o assunto
abordado, porém, identificamos uma tentativa de desenvolvimento da resposta. Sugerimos que nas
próximas vezes você leia atentamente o enunciado da questão contemplando com o assunto abordado.
Confira no quadro "Resposta esperada" a sugestão de resposta para esta questão.
As técnicas de Big Data e Redes Neurais 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 redes neurais convolucionais se destacam na manipulação de imagens. Disserte sobre a 
camada de convolução de uma rede neural convolucional.
Resposta esperada
*Nessa camada, a imagem passa por diferentes operações de convolução para buscar por características
específicas, *como o reconhecimento de partes de um caractere ou dos membros em um animal. *O
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A+
Alterar modo de visualização
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resultado dessa operação reduz o tamanho da imagem, *pois as bordas são eliminadas no processo, bem
como os pixels que têm pouco vínculo com o tipo de característica que se busca.
Minha resposta
Esta camada é composta por vários kernels de convolução, que chamamos de filtros, que principalmente
é utilizada para calcular diferentes mapas de características. Elas são responsável por extrair, ou no caso
mapear um conteúdo de imagem determinado para que seja mapeada e futuramente utilizado em forma
de dados, no caso transformando esta mapeação de imagem em dados. Podemos colocar também que os
neurônios desse mapa de características são conectado a uma região de neurônios vizinhos da camada
anterior, assim esse processo de mapear o conteúdo de imagem transformando em dados, ocorre com
uma aplicação de pequenos blocos, no caso filtros, permitindo a obtenção das informações de sub-
blocos da imagem.
Retorno da correção
Olá, acadêmico(a)! Sua resposta abordou alguns dos elementos da questão com base nos materiais
disponibilizados, porém, poderia ter explorado mais os conteúdos fundamentais da disciplina. Confira
no quadro "Resposta esperada" a sugestão de resposta para esta questão.
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