Trabalho de Frodo

O intuito deste trabalho é construir do zero uma rede neural multicamadas, ou MLP (Multilayer Perceptron), utilizando Python e algumas bibliotecas, como TensorFlow, scikit-learn e pandas. O projeto foi construído seguindo esse tutorial.

Primeiro passo foi o estudo da rede neural perceptron, na qual foi apresentada na aula pelo professor Frodo. Para a Realização desse estudo, foi construída uma rede Neural(perceptron.py presente neste repositório) para classificar 2 flores íris em íris setosa e íris versicolor.

Depois de concluído o passo de entender o básico de funcionamento de uma rede neural perceptron, foram realizadas pesquisas na internet para buscar exemplos de aplicações de MLP usando Python e suas bibliotecas.

Construindo a rede

Para o realização da rede, o trabalho foi divido em 6 partes principais:

• Entendendo seu problema: classificação ou regressão?

• Realizar a divisão do conjunto de dados em treino e teste.

• Pré-processamento dos seus dados.

• Construção da rede: quais arquiteturas utilizar?

• Treinamento da rede.

• Realização de testes.