Arquivo do Weka para MLS para Clasificação
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quinta-feira, 19 de setembro de 2024
Aprendizado Supervisionado vs. Não Supervisionado: Exemplos Didáticos
Aprendizado Supervisionado vs. Não Supervisionado: Exemplos Didáticos
Aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial que permite que sistemas aprendam com dados, sem serem explicitamente programados para cada tarefa. As duas principais abordagens são o aprendizado supervisionado e o não supervisionado.
Aprendizado Supervisionado
No aprendizado supervisionado, o modelo é treinado com um conjunto de dados que já possui as respostas corretas (rótulos). É como um professor ensinando um aluno, fornecendo exemplos e as respostas esperadas.
Exemplos:
- Classificação de emails: O modelo é treinado com emails já classificados como spam ou não spam. Após o treinamento, ele pode classificar novos emails.
- Previsão de preços de imóveis: O modelo é treinado com dados de imóveis vendidos, incluindo características como tamanho, localização e preço. Com base nesses dados, ele pode prever o preço de um novo imóvel.
- Reconhecimento de imagens: O modelo é treinado com imagens rotuladas (por exemplo, "gato", "cachorro", "carro"). Ele aprende a identificar objetos em novas imagens.
- Detecção de fraudes: O modelo é treinado com dados de transações, onde algumas são marcadas como fraudulentas. Ele pode identificar transações suspeitas em tempo real.
Algoritmos comuns: Regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, redes neurais artificiais.
Aprendizado Não Supervisionado
No aprendizado não supervisionado, o modelo é treinado com um conjunto de dados que não possui rótulos. O objetivo é encontrar padrões e estruturas nos dados sem a necessidade de um supervisor.
Exemplos:
- Segmentação de clientes: Uma loja de roupas pode usar o aprendizado não supervisionado para agrupar seus clientes com base em seus hábitos de compra. Isso permite criar campanhas de marketing mais direcionadas.
- Detecção de anomalias: Em uma fábrica, o aprendizado não supervisionado pode ser usado para identificar peças defeituosas em uma linha de produção.
- Recomendação de produtos: Plataformas de streaming de música ou vídeo usam o aprendizado não supervisionado para recomendar novos conteúdos aos usuários com base em seus gostos.
- Análise de clusters: Em pesquisas de mercado, o aprendizado não supervisionado pode ser usado para identificar grupos de consumidores com características semelhantes.
Algoritmos comuns: K-means, hierárquico, análise de componentes principais (PCA).
Em resumo:
| Característica | Aprendizado Supervisionado | Aprendizado Não Supervisionado |
|---|---|---|
| Dados | Rotulados | Não rotulados |
| Objetivo | Prever um rótulo ou valor numérico | Encontrar padrões e estruturas nos dados |
| Exemplos | Classificação, regressão | Clustering, redução de dimensionalidade |
Qual escolher?
A escolha entre aprendizado supervisionado e não supervisionado depende do problema que você está tentando resolver e dos dados disponíveis. Se você tiver dados rotulados e quiser fazer previsões, o aprendizado supervisionado é a melhor opção. Se você tiver dados não rotulados e quiser descobrir padrões, o aprendizado não supervisionado é mais adequado.
Exemplo prático:
Imagine que você quer analisar um conjunto de dados de clientes de uma loja de e-commerce.
- Aprendizado supervisionado: Se você tiver dados históricos de compras e informações sobre quais clientes fizeram compras repetidas, você pode usar um modelo de classificação para prever quais novos clientes têm maior probabilidade de fazer compras futuras.
- Aprendizado não supervisionado: Se você não tiver informações sobre compras repetidas, você pode usar o aprendizado não supervisionado para agrupar os clientes em segmentos com base em suas características demográficas e de compra. Isso pode ajudar a identificar novos nichos de mercado.
Aula 19/9/2024
Aula 19/9/2024
Pauta:
- MLS para Classificação
- Pesquisa de aplicação na sua área de interesse
- Rodar em Weka
- Próxima aula, não semana que vem:
- Prêmio Bunge em SP (também ganhamos o Hevesy Medal Award em 2024).
- Faremos a reposição em dezembro, presencial e por Internet com presença para todos.
- Ver Exercícios
Exercícios
Exercícios
Enviar por Favor para o E-mail da Disciplina:
gestao.estat.cert@gmail.com
Coloque seu nome o número do exercício e se se trata de exercício pratico ou teórico no assunto do e-mail, ou seminário.
Seminário
Escolha um assunto entre os exercícios teóricos
e práticos e elabore um seminário com 14 slides, em português, inglês ou espanhol.
Exercícios Teóricos
- Exercício Teórico 1 – Elabore 7 slides sobre os assuntos
abordados nesta primeira aula. Ver postagem de Slides.
Qualquer coisa que tenha te interessado.
Assuntos
- I Artificial
- C de Dados
- Robótica
- Machine learning
- S Toyota de Gestão 4.0 = Sistema Porsche
- Rede Neural
Dead Line: 19/8/2024
- Exercício Teórico 2 – Elabore 7 slides sobre o Sistema Toyota de Gestão 4.0, Sistema Porsche de Gestão ou TQM 4.0. Dead Line: 10/9.
- Exercício Teórico 3 – Elabore 7 slides sobre Sociedade e Gestão 5.0. 17/9.
Exercício Teórico 4 – Elabore 7 slides sobre ISO 9001 4.0. 24/9.
Exercício Teórico 5 – Elabore 7 slides sobre Lean Startup. 1/10.
Exercícios Práticos
Exercício Pratico 1. Regressão Linear Simples em Excel ou LOffice Calc e SAS (proc reg e robustreg). Dead Line 4/9.
Exercício Pratico 2. Regressão Multipla em Excel ou LOffice Calc, SAS (proc reg e robustreg) e Weka. Dead Line 10/9.
Exercício Pratico 3. Realizar Cluster Analysis - ML Não Supervisionado para Agrupamentos Multivariados.
Exercício Pratico 4. Realizar PCA com Biplot. ML Não Supervisando para Redução de Dimensão.
Exercício Pratico 5. ANOVA para seleção de variáveis preditoras em SAS, exemplo do dinheiro falso. Dead Line 15/10.
Aula 19/9/2024
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Pauta:
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sexta-feira, 13 de setembro de 2024
Exercícios
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Exercícios Teóricos
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abordados nesta primeira aula. Ver postagem de Slides.
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- I Artificial
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- Robótica
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- S Toyota de Gestão 4.0 = Sistema Porsche
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Dead Line: 19/8/2024
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Exercício Teórico 4 – Elabore 7 slides sobre ISO 9001 4.0. 24/9.
Exercício Teórico 5 – Elabore 7 slides sobre Lean Startup. 1/10.
Exercícios Práticos
Exercício Pratico 1. Regressão Linear Simples em Excel ou LOffice Calc e SAS (proc reg e robustreg). Dead Line 4/9.
Exercício Pratico 2. Regressão Multipla em Excel ou LOffice Calc, SAS (proc reg e robustreg) e Weka. Dead Line 10/9.
Exercício Pratico 3.
Realizar Cluster Analysis - ML Não Supervisionado para Agrupamentos
Multivariados.
Exercício Pratico 4.
Realizar PCA com Biplot. ML Não Supervisando para Redução de Dimensão.
quinta-feira, 12 de setembro de 2024
Prática Profissionalizante na USP: Um Portal para o Mundo Profissional
Prática Profissionalizante na USP: Um Portal para o Mundo Profissional
O que é a Prática Profissionalizante na USP?
A Prática Profissionalizante na Universidade de São Paulo (USP) é um conjunto de atividades que visam qualificar, desenvolver ou aperfeiçoar habilidades próprias de uma profissão. Ela oferece aos estudantes a oportunidade de aplicar os conhecimentos teóricos adquiridos em sala de aula em situações reais de trabalho, proporcionando uma transição mais suave para o mercado profissional.
Por que a Prática Profissionalizante é importante?
- Desenvolvimento de competências: A prática profissionalizante permite que os estudantes desenvolvam habilidades como:
- Trabalho em equipe
- Resolução de problemas
- Comunicação eficaz
- Adaptabilidade
- Liderança
- Contato com o mercado de trabalho: A interação com profissionais da área e a participação em projetos reais permitem aos estudantes conhecer as demandas do mercado e as tendências da profissão.
- Ampliação da rede de contatos: A prática profissionalizante proporciona a oportunidade de estabelecer contatos com profissionais da área, o que pode ser fundamental para a construção de uma carreira de sucesso.
- Complementação da formação: A prática profissionalizante complementa a formação acadêmica, oferecendo aos estudantes a oportunidade de vivenciar diferentes aspectos da profissão.
Quais são os tipos de Prática Profissionalizante na USP?
A USP oferece diversos tipos de prática profissionalizante, como:
- Estágio: A modalidade mais comum, que consiste na realização de atividades em empresas ou instituições, sob a supervisão de um profissional da área.
- Monitoria: Atividade em que o estudante auxilia professores em disciplinas, realizando atividades como correção de provas, atendimento a dúvidas e organização de materiais didáticos.
- Iniciação Científica: Atividade em que o estudante desenvolve um projeto de pesquisa sob a orientação de um professor, podendo resultar em publicações em revistas científicas.
- Extensão Universitária: Atividades que visam levar o conhecimento da universidade para a comunidade, como projetos sociais, cursos de extensão e consultorias.
Como encontrar oportunidades de Prática Profissionalizante na USP?
Para encontrar oportunidades de prática profissionalizante na USP, você pode:
- Consultar os sites dos departamentos e institutos: Muitos departamentos e institutos da USP oferecem programas de prática profissionalizante.
- Procurar os coordenadores de curso: Os coordenadores de curso podem te orientar sobre as oportunidades disponíveis e os procedimentos para participar.
- Participar de feiras de estágios e eventos de carreiras: Esses eventos são uma ótima oportunidade para conhecer empresas e instituições que oferecem vagas de estágio.
- Utilizar as plataformas digitais da USP: A USP possui plataformas digitais que reúnem diversas oportunidades de prática profissionalizante.
Onde encontrar mais informações?
Para obter mais informações sobre a prática profissionalizante na USP, você pode consultar os seguintes sites:
- Pró-Reitoria de Cultura e Extensão Universitária da USP:
https://prceu.usp.br/formacao-profissional/ - Apolo:
https://uspdigital.usp.br/apolo/apoListarCursoModalidadeTipo?id_modalidade=6
Lembre-se: A prática profissionalizante é uma etapa fundamental na formação de qualquer profissional. Aproveite essa oportunidade para desenvolver suas habilidades e construir uma carreira de sucesso!
Deseja saber mais sobre algum tipo específico de prática profissionalizante ou sobre como se inscrever em um programa?
Observação: As informações aqui apresentadas são de caráter geral e podem variar de acordo com o curso e o departamento. Recomenda-se que você consulte as informações específicas do seu curso para obter detalhes sobre as oportunidades de prática profissionalizante disponíveis.
Palavras-chave: prática profissionalizante, USP, estágio, monitoria, iniciação científica, extensão universitária, carreira, desenvolvimento profissional.
Aula 12/9/2024
Pauta:
- Trabalhos do Gabriel
- Exercicio de Data Crunching
https://youtu.be/nCgH--igRa8
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