A Inteligência Artificial Aprendizado de Máquina

Disciplina Inteligência Artificial

Prova II

Instruções:

Entregue a prova no formato .DOCX (word, google docs).

Será utilizado uma ferramenta de plágio evite desgastes.

A prova deve ser entregue no ULIFE até o dia 15/11 as 23:59.

Aprendizado de Máquina

1) Um programa de computador é orientado a aprender a experiência <E>, com respeito a alguma tarefa <T>, e alguma medida de desempenho <P>. Se seu desempenho em <T>, conforme medido por <P>, melhora com a experiência <E>.

Suponha que um algoritmo de aprendizado seja alimentado com muitos dados de eleições presidenciais passadas.

1. Descreva qual seria uma escolha razoável para a tarefa <T>?

Efetuar o cálculo necessário para definir o provável próximo presidente.

1. Descreva qual seria uma escolha razoável para o desempenho <D>?

        Obter uma assertividade maior no cálculo da porcentagem.

        

1. Descreva qual seria uma escolha razoável para a experiência <E>?

Efetuar cálculos de resultados atuais por meio de resultados de eleições anteriores sem o rótulo, atuando sem o rótulo.

        

2) Um aluno do curso de Engenharia da Computação trabalha em uma agência de futebol e deseja treinar um algoritmo de aprendizado de máquina com dados históricos do campeonato brasileiro para que este preveja o campeão. Neste caso, o que seriam <T> , <E>?

Nesse caso o algoritmo de aprendizado de máquina teria a tarefa <T> que teria como função aprender a partir de dados históricos de edições anteriores do campeonato brasileiro e a tarefa <E> que efetuaria cálculos e projeções estatísticos sobre as equipes participantes baseados em dados arrecadados na tarefa <T>.

3) Um aluno do curso de Engenharia da Computação trabalha em uma agência meteorológica com previsão do tempo, e que a agência faça uma das três previsões para o clima de cada dia: ensolarado, nublado ou chuvoso. Tal aluno deseja usar um algoritmo de aprendizado de máquina para prever o tempo de amanhã (ensolarado, nublado ou chuvoso).

Essa tarefa é uma tarefa de classificação ou de regressão? Justifique sua escolha.

Essa é uma tarefa de classificação. Pois prevê valores discretos e respondem as perguntas através das previsões (ensolarado, nublado ou chuvoso).

4) Um aluno do curso de Engenharia da Computação trabalha em uma empresa de investimentos na previsão do mercado de ações e gostaria de prever o preço de uma determinada ação amanhã (medido em reais). Tal aluno deseja usar um algoritmo de aprendizado de máquina para isso.

Essa tarefa é uma tarefa de classificação ou de regressão? Justifique sua escolha.

Essa é uma tarefa de regressão. Pois prevê valores contínuos e respondem com valores numéricos e medidos as previsões, que no exemplo se trata do preço de uma determinada ação medida em reais.

Classificadores

5)  Escreva um pseudocódigo do algoritmo KNN. Baseado no pseudocódigo defina qual a classe será a estrela vermelha (Figura 01. KNN) quando o valor de k for igual 3?

[pic 1]

Figura 01. KNN

Inicio

        Organizar os dados

        Definir valor de K

Se NovoVizinho faça
        Calcule distancia entre NovoVizinho
        Determine os K mais próximos

        Classe com maior valor K, selcionada

Fim para Retorno ClasseDefinida

6) Descreva textualmente e desenhe um fluxograma com o passo a passo para montar um classificador do tipo SVM. Sua resposta deve conter no mínimo 07 passos para a construção do classificador.

No fluxograma abaixo, o fluxograma apresenta inicialmente um Dataset com as informações armazenadas anteriormente, um segundo estágio de Pré-processamento onde é verificado inconsistência nos dados, determina valores máximos e mínimos e efetua a normalização.
No terceiro estágio, ocorre uma distribuição uniforme de dados sendo 75% para treino e 25% para teste, sendo que no treino há aplicação das Redes SVM/RN e os resultados da predição são enviados para realizar o teste, com o teste feito utilizando os 25% dos dados restantes, é obtido o resultado e é efetuada a comparação.

[pic 2]

Terminologia de Aprendizado de Máquina

7) A Tabela 01 representa uma amostra de dados. 

	Caracteristica 1	Caracteristica2	Caracteristica 3	Caracteristica4	Rótulo
1	-0.73510	1.73610	-1.49380	-1.15820	1
2	3.54990	8.61650	-3.27940	-1.20090	0
3	-2.88330	1.77130	0.68946	-0.46380	1
4	-0.36038	4.11580	3.11430	-0.37199	0
5	2.98560	7.26730	-0.40900	-2.24310	0
6	-4.37730	-5.51670	10.93900	-0.40820	1
7	3.49160	8.57090	-3.03260	-0.59182	0
8	4.11970	-2.79560	2.07070	0.67412	0
9	-2.00460	-0.49457	1.33300	1.65430	1
10	0.77805	6.64240	-1.14250	-1.05730	0

Tabela 01. Amostra de Dados.