Na semana passada nós focamos em alguns aspectos de regressores, e mais especificamente nas suas medidas de qualidade. Nesta aula (13-04-2020) e nesta semana, buscaremos avançar o aprendizado de reconhecedores / detectores de padrões, trabalhando a ideia de medidas de qualidade dos mesmos, de forma similar ao que fizemos para regressores na aula passada.

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O roteiro aproximado de atividades a serem desenvolvidas remotamente hoje:

Entre 15:00h e 17:00h :

1- Assista e entenda os 2 vídeos que postei no e-disciplinas para esta aula: 

1.1 O primeiro deles é um trecho de vídeo aula que aborda a Teoria de redes neurais na detecção / reconhecimento de padrões. Trata-se de um extrato de aula PSI3471 do 4o ano, ou seja, dependendo da sua trajetória formativa, esta teoria pode ser saltada. 

1.2 O segundo deles é mais central a este curso de práticas e aborda medidas de qualidade em detectores e reconhecedores de padrões, e deve ser entendido com profundidade por todos. 

Registre dúvidas no fórum de P & R que abrimos nesta disciplina já em aulas anteriores. Buscarei responder as dúvidas durante o próprio horário de aula. O que não for possível, respondo depois.

Até 18:30:

2- Considerando um problema de detecção / reconhecimento de padrões que você vê como viável de ensaio e com utilidade clara para você, ou seja, considerando o problema de detecção / reconhecimento de padrões que você desenvolveu em aulas anteriores em seus estágios iniciais (desenvolveu como proposta): defina ao menos 2 medidas de qualidade que sejam diferentes de Eqm e de RMS e justifique porquê elas são relevantes para o SEU problema, aquele que pretende impementar como um dos trabalhos práticos até aproximadamente a data da P1 (adianto que faremos pequenos ajustes no calendário se necessário, mas que não precisarão ser muito grandes!!). 

Explique em relatório preliminar gerado no horário de aula a razão da sua escolha pelas duas medidas selecionadas, como elas são úteis ao usuário do SEU detector / reconhecedor.

3- Busque implementar durante a aula, no ambiente computacional que achar adequado, rotinas para as duas medidas que você escolheu e busque testar seu código como achar adequado.

Faça o upload desse relatório em PDF entre 18:20 e 18:30: Avance no seu relatório parcial até 18:20, incluindo tudo que conseguir fazer e documentar até as 18:20! 

IMPORTANTE ACRÉSCIMO feito agora às 17hs10mins >>> Preciso que cada um dos alunos que está acompanhando esta aula, após fazer o upload da tarefa de hoje, entre na seguinte sala do Google Meet e me dê um "Olá Professor: meu acesso a nossa sala está funcionando bem!!"; me dê esse alô pelo Chat da sala, não pelo microfone (melhor manter este desligado). Use como browser o Google Chrome e sua conta gmail-usp na autenticação do acesso. Muito obrigado.  

 Nossa sala psi3571:  https://meet.google.com/nxm-zkni-hne

4- Após o horário de fim de aula, volte a verificar esta página, cheque na página de complemento em seguida a esta, para os ensaios computacionais que acho interessantes para os avanços desta semana, no contexto do aprendido hoje, e mirando ensaios na sua aplicação alvo.

5- Até 2a feira 12h, gere um relatório com suas simulações computacionais dos diversos itens acima. Inclua como anexo obrigatório no seu relatório, a imagem do upload parcial feito acima no horário de aula.

Última atualização: domingo, 26 abr. 2020, 14:56