Avaliação de Deep Learning

Disciplina ofertada pela IFG Goiânia

Docente: Prof. Dr. Sergio Daniel Carvalho Canuto

Discentes:

• André Luiz Pires Guimarães
• Daniel de Souza Miranda
• Iago Nery Mendes
• Lucas Elias de Andrade Cruvinel
• Victor Hugo Brito da Silva Miranda

Explicação dos Arquivos:

• milk.csv

  • Base de dados do trabalho.

• trabalho_final_MLP.ipynb

  • Notebook principal, mostrando a criação do modelo e aplicação.
  • Além da analise das variáveis e utilização do GridSearch.

• Augs.ipynb

  • Notebook onde é mostradado o desenvolvimeto do incremento de dados, e sua execução.

• cross_com.ipynb

  • Neste notebook, é apenas executado o Grid Search com validação cruzada em cima dos dados incrementados, mas sem usar bibliotecas adicionais.

• cross_sem.ipynb

  • Neste notebook, é apenas executado o Grid Search com validação cruzada em cima dos dados normais, mas sem usar bibliotecas adicionais.

• cross_comp.ipynb

  • Neste notebook, é feito a leitura dos resultados criados pela execução do Grid Search com validação cruzada.
  • Os resultados são organizados e disponibilizados pela ordem crescente da média do MAE.