(31)994408961- RESOLVIDO-Aula Pratica Machine Learning I

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Roteiro Aula Prática
MACHINE LEARNING I
ROTEIRO DE AULA PRÁTICA
NOME DA DISCIPLINA: MACHINE LEARNING I
Unidade: U4 _ REGRESSÃO E CLASSIFICAÇÃO POR MODELOS LINEARES E NÃO LINEARES. ALGORITMOS DE APRENDIZAGEM SUPERVISIONADA.
Aula: A4_APRENDIZAGEM SUPERVISIONADA
Tempo previsto de execução de aula prática: 2h
	OBJETIVOS (campo obrigatório – exibição para todos)
	Definição dos objetivos da aula prática:
	Compreender os conceitos e aplicações de aprendizado supervisionado
	INFRAESTRUTURA (OBRIGATÓRIO SE HOUVER – EXIBIÇÃO DOCENTE/TUTOR)
	Instalações – Materiais de consumo – Equipamentos:
	NOME DO LABORATÓRIO
Materiais de consumo: https://colab.google/
NOME DO LABORATÓRIO
Equipamentos: NSA
	SOLUÇÃO DIGITAL (OBRIGATÓRIO SE HOUVER - APARECER PARA TODOS)
Infraestrutura mínima necessária para execução.
	NSA
	EQUIPAMENTO DE PROTEÇÃO INDIVIDUAL (EPI) (CAMPO OBRIGATÓRIO – APARECER
PARA TODOS)
	NSA
	PROCEDIMENTOS PRÁTICOS (OBRIGATÓRIO – TODOS)
	Procedimento/Atividade nº 1 (Físico)
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	Atividade proposta:
Você trabalha como cientista de dados em uma empresa de tecnologia que está desenvolvendo um sistema de reconhecimento de dígitos manuscritos. Seu objetivo é construir e treinar um modelo de Multilayer Perceptron (MLP) usando TensorFlow para classificar dígitos manuscritos do conjunto de dados MNIST.
Procedimentos para a realização da atividade:
Link do vídeo ilustrativo da aula: (NÃO OBRIGATÓRIO – APARECER QUANDO DISPONÍVEL)
Qualquer ajuste ou alteração do procedimento poderá ocorrer, sem qualquer prejuízo na realização da aula prática. (COMENTÁRIO SERÁ APRESENTADO APENAS NO RAP DO ALUNO)
Procedimentos para a Realização da Atividade:
1. Importar Bibliotecas e Carregar Dados: Importar as bibliotecas necessárias. Carregar o conjunto de dados MNIST.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical import matplotlib.pyplot as plt
# Carregar o conjunto de dados MNIST
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
2. Preparar os Dados:
Normalizar os dados para melhorar o desempenho do modelo. Converter os rótulos para uma representação categórica.
3. Construir o Modelo MLP:
Definir a arquitetura do modelo usando camadas densas.
4. Treinar o Modelo:
Treinar o modelo com os dados de treinamento.
5. Avaliar o Modelo:
Avaliar a precisão do modelo com os dados de teste.
6. Fazer Previsões:
Usar o modelo para fazer previsões com novos dados e visualizar alguns resultados.
Checklist:
3
	1) Importar bibliotecas e carregar os dados de MNIST.
2) Normalizar os dados de entrada.
3) Converter os rótulos para uma representação categórica.
4) Definir a arquitetura do modelo MLP.
5) Compilar o modelo.
6) Treinar o modelo.
7) Avaliar a precisão do modelo.
8) Fazer previsões e visualizar resultados.
Resultado do experimento (Gabarito): (não obrigatório – aparecer apenas para professor/tutor)
Procedimento/Atividade nº 1 (Virtual)
Atividade proposta:
Procedimentos para a realização da atividade:
Link do vídeo ilustrativo da aula: (NÃO OBRIGATÓRIO – APARECER QUANDO DISPONÍVEL)
Qualquer ajuste ou alteração do procedimento poderá ocorrer, sem qualquer prejuízo na realização da aula prática. (COMENTÁRIO SERÁ APRESENTADO APENAS NO RAP DO ALUNO)
Checklist:
Resultado do experimento (Gabarito): (não obrigatório – aparecer apenas para professor/tutor)
	
	RESULTADOS (obrigatório – aparecer para todos)
	Resultados de Aprendizagem:
Compreender e aplicar os conceitos de aprendizado supervisionado.
	
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	ESTUDANTE, VOCÊ DEVERÁ ENTREGAR (não obrigatório – aparecer para todos)
	Descrição orientativa sobre a entregada da comprovação da aula prática:
Entrega de um print da tela do Google Colab
	
	REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS (não obrigatório – aparecer para todos)
	Descrição (em abnt) das referências utilizadas
	
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