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a) Qual a importância de balancear o dataset antes de treinar o modelo? Por quê?

  • Período

    01/07/2025
  • Status

    Aberto
  • Nota máxima

    100,00%
  • Data Final

    valendo 100% da nota
  • Finalizado

    Não
  • Nota obtida

    100%
  • Data Gabarito/ Feedback

    a definir
  • Data e Hora Atual

    Horário de Brasília
  • Finalizado em

    31/12/2030
  1.  

     

    1ª etapa:

    Analisar o script fornecido, considerando que o dataset contém imagens de peças com e sem defeito:

    1. a) Qual a importância de balancear o dataset antes de treinar o modelo? Por quê?
    2. b) Qual a métrica de avaliação apropriada para o modelo preditivo? Justifique.
    3. c) Quais técnicas de pré-processamento de dados são recomendadas para este dataset?
    4. d) Qual o valor esperado de acurácia após o treinamento do modelo?

     

    ​2ª etapa: 

    Explique a estrutura do modelo CNN utilizado no script do Colab, abordando os seguintes pontos:

    1. a) Descreva as diferentes camadas da CNN, suas funções e parâmetros principais.
    2. b) Explique o propósito das funções de ativação utilizadas.
    3. c) Justifique a escolha do otimizador e da função de perda.
    4. d) Comente sobre os resultados obtidos e como poderiam ser melhorados.

     

    ​3ª etapa:

    Explique a matriz de confusão e calcule as métricas de avaliação do modelo, incluindo acurácia, precisão, recall e F1-score. Complementar o script para incluir esses cálculos.

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