Classificação de dados empregando Rede Neural Perceptron Multicamadas

Daniel Souza Batista; Thiago Antonini Alves; Yara de Souza Tadano; Hugo Valadares Siqueira

Portal de Eventos Científicos da UTFPR (EVIN), XXVI Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR

Daniel Souza Batista, Thiago Antonini Alves, Yara de Souza Tadano, Hugo Valadares Siqueira

Última alteração: 2021-10-17

Resumo

Neste artigo foram abordados conceitos sobre a Rede Neural Perceptron Multicamadas empregando a linguagem de programação Python. Uma base de dados específica do repositório UCI Machine Learning sobre as características dos vinhos foi então selecionada para realização de uma solução de classificação de dados. Os resultados obtidos foram de 90% na precisão da rede, o que é um valor adequado, visto que problemas de desproporcionalidade no dataset foram analisados.

Palavras-chave

Python, Rede Neural, características dos vinhos, classificação

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