A) Prepare um relatório com as simulações e análises delineadas adiante, e organizado em 8 seções como segue, com capa, lista de conteúdos, citações, referências e demais formalidades. A submissão deve ser feita no e-disciplinas algumas horas antes da próxima aula de 2a feira de 30-03, quando novas atividades serão realizadas. 

B) Anexo (obrigatório / não é opcional) - O mesmo material do upload feito por você como relatório parcial ao fim da aula de  23-03, às 18:30h. Se não participou dessa aula-atividade ocorrida entre 15h e 18:30, registre isso no anexo.

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1- Defina um ambiente computacional (de preferência um com o qual já tenha boa fluência) em que seja capaz de realizar e documentar em relatório a seguinte modelagem por aprendizado de máquina de sistema multivariado: Um regressor linear multivariado envolvendo 5 variáveis independentes (x_1 a x_5) com distribuições gaussianas de médias distintas e variâncias distintas, e com a variável dependente y que se relacionará com os x´s da seguinte forma: y = k1*x_1 + k2*x_2 + k3*x_3 + k4*x_4 + k5*x_5 + flutuação randômica k6*gaussiana de variância unitária e média nula (aqui tivemos a definição de uma função geradora, que será usada na criação sintética de X e y "empíricos", para nosso ensaio acad~eico desta semana). As constantes k1 até k6 devem ser dígitos não nulos extraídos do seu NUSP, que deve ser explicitado de forma clara na sua solução. 

2- Justifique claramente sua escolha do/s ambiente/s computacional/is para resolver o exercício acima proposto.

3- Justifique também porque considera que esse mesmo ambiente de modelagem poderá ser usado por você posteriormente para a modelagem do seu regressor proposto nas semanas anteriores por você, para ensaio e documentação até a data da P1. IMPORTANTE: seu regressor TEM que ter y GENUINAMENTE ANALÓGICO, como diversas vezes explicitei em sala; eu percebi de algumas entregas que alguns alunos ainda confundem o conceito de regressor de PSI3571 com o conceito de detector - o regressor tem que ter "y" analógico (valor real; não inteiro, não binário, não discreto, não categórico) e não pode tampouco ser uma probabilidade de ocorrência de um evento discreto, como muitos alunos às vezes propõem. Tem que ser algo analógico na essência. 

4- Gere computacionalmente uma tabela com 50 exemplares empíricos, pares (vetor X & y correspondente) com base na equação geradora e construa o conjunto de treino para o desafio DIDÁTICO.

5- Apresente de forma organizada a tabela com os 50 pares sintéticos gerados.

6- Na plataforma escolhida em 1, produza ao menos um modelo regressor linear por aprendizado de máquina a partir apenas dos  valores numéricos dos 50 exemplares empíricos (que você mesmo gerou com a fórmula); como extra, produza um segundo modelo para contraste, com modelagem não linear. Pare teste do/s seu/s modelo/s gerado/s, produza 10 exemplares empíricos adicionais aos 50 de treino e meça o erro cometido pelo modelo para esses 1o exemplares de teste. Apresente em tabela não só os valores de erro mas também os 10 exemplares de teste. 

7- (opcional por agora) Faça (no que puder avançar; o que não conseguir, fará depois) os homólogos dos itens 1 a 6, mas agora mirando um discriminador de 2 classes A(=+1) e B(=-1), e note que y neste caso não é mais analógico como no regressor, mas ao contrário é puramente binário, usando agora como função geradora 

ybinário = sinal (3*k1*x_1 - 4*k2*x_2 +5* k3*x_3 - 6*k4*x_4 + k5*x_5 + flutuação randômica k6*gaussiana de variância unitária e média nula)

Atenção, pela fórmula geradora acima, y é sempre ou +1 ou -1 (é o sinal do cálculo da direita da equação); NÃO é um valos analógico mas sim um valor binário. 

8- Obrigatório / Não opcional: Para o "seu regressor" a ser desenvolvido em protótipo até P1 (e note que também terá que desenvolver em protótipo o "seu discriminador" até P1) faça um plano que siga as mesmas fases 1 a 6 acima: teça considerações sobre como adaptar cada fase de 1 a 6 ao desenvolvimento e ensaio do "seu regressor". (Opcional, mas bastante aconselhável já adiantar e apresentar: realize as fases 1 a 6 do seu plano, ou aquelas que forem possíveis por agora; tenho certeza de que vários de vocês se sentirão capazes e até animados em realizar este opcional, que no fundo é mais útil que o ensaio acadêmico que eu delineei no enunciado)

 


Última atualização: terça-feira, 21 abr. 2020, 13:04