sexta-feira, 30 de abril de 2021

Artigo de Machine Learning Premiado pela Editora Elsevier - Revista Food Chemisry

 Artigo de Machine Learning Premiado pela Editora Elsevier - Revista Food Chemisry 


Arquivo do Paper Completo para Fazerem Download:


Paper Completo em pdf








Resumo do Trabalho




Resumo:

O rebanho de gado bovino se aproxima de 215 milhões de animais distribuídos em uma vasta área de 160 milhões de hectares, levando o pais para a primeira posição do mundo em exportação de carne bovina e segundo em produção de carne e consumo. Foram selecionados animais para este estudo animais dos biomas Amazônia, Caatinga, Cerrado, Pampa e Pantanal. As amostras de carne foram analisadas para composição elementar utilizando a técnica analítica Ativação Neurônica Instrumental e classificadas de acordo com seu origem através de algoritmos de machine learning (Multilayer Perseptron-Redes Neurais, Random Forest-Floresta Aleatória e Arvores para Classificação e Regressão). Foram observadas diferenças altamente significativas (p < 0,0001) entre a concentração elementar para os diferentes biomas, utilizando contrastes multivariados da NPMANOVA. A melhor performance para classificação foi obtida na comparação dos biomas Amazônia e Caatinga, utilizando Multilayer Perceptron, de uma camada de neurônios. Os resultados mostram a viabilidade de combinar conteúdo de elementos traço e machine learning para a rastreabilidade da carne bovina brasileira por bioma.





Slides Ilustrativos Sobre o Artigo






quarta-feira, 28 de abril de 2021

Curso do Python Primeira Aula - Introdução

 Curso de Python, Prof. Robson Campos -  como complemento da disciplina - Optativo


Começaremos Segunda 26/4/2021 as 18:10 horas, todas as informações estarão neste blog


Prof. Robson Campos, monitor da Disciplina

 LCE137


Vídeo 1

https://youtu.be/kwN9qjwaFpk


Vídeo 2

https://youtu.be/4zg5Y6S0Xwc


Link Permanente no Google Meet

 

zwz-pbzr-qkx

 

 

Monitoria Python 26/04

Tipos primitivos

Str’ Caracteres de texto

Int’ são número inteiros (1 ,5 ,7 ,8,545,1000)

Float’ são números com casas decimais (1.5, 5.7,8.9, 3.1415)

bool’ valores reais ou falsos (True or False), por exemplo ( 1 > 2, false)

Operadores aritméticos

+ adição, soma (1+3 = 4)

- subtração (3 - 1 = 2)

multiplicação (2 * 5 = 10)

divisão (10 / 2 = 5)

// Divisão inteira (5 // 2 = 2)

Resto da divisão ( 5 % 2 = 1)

** Exponenciação (5 ** 2 = 25)

Ordem de precedência das operações

1º – As expressões contidas em parênteses têm a precedência maior na linguagem Python. Isso permite que uma expressão execute antes de outra. Ex.:

((2+5) * 3) = 21

2º – Exponenciação ex

(1 +5**2) = 26

3º – Multiplicação, divisão, divisão inteira, resto da divisão.

4º – Soma e multiplicação

Nota: Se operadores com a mesma prioridade de procedência aparecerem em sequência o python executará na ordem em que surgirem ex
(2 * 8 / 4) = 4

Condições

As condições servem para criar “caminhos” diferentes no programa dependendo as variáveis.

If – Significa “Se” determina a condição inicial.

Else – significa “Se não” determina o que deve ocorrer caso as outras condições não forem atendidas.

Elif – é a união de else e if, serve para determinar uma condição adicional.

Exemplo.

If x > y:

Desdobramento 1

Elif y == x:

Desdobramento 2

Else:

Desdobramento caso nenhum dos anteriores seja atendido (nesse caso x < y)

Importando Módulos

O python tem dezenas de funções internas, entretanto é possível importar mais bibliotecas com módulos (funções) adicionais para determinadas tarefas. Essas bibliotecas podem estar instaladas junto com seu python ou instaladas posteriormente.

Para realizar esse processo podemos carregar a biblioteca inteira ou apenas a função que queremos.

Carregando biblioteca inteira ex:

Import math



Carregando função especifica ex:

From math import sin



Exercicios:

1 - Exercício: Desenvolva um programa que leia as duas notas de um aluno,
calcule e mostre a sua média.

2 - Exercício: Faça um programa que leia um número Inteiro qualquer e mostre na tela a sua tabuada.

3- Exercício: Faça um algoritmo que leia o preço de um produto
e mostre seu novo preço, com 10% de desconto.

4- Faça um Programa que peça a temperatura em graus Fahrenheit, transforme e
mostre a temperatura em graus Celsius.
C = 5 * ((F-32) / 9).'''

5- Exercício: Crie um programa que leia um número inteiro e
mostre na tela se ele é PAR ou ÍMPAR.

6- Exercício : Escreva um programa para aprovar
o empréstimo bancário para a compra de uma casa. Pergunte o valor da casa, o salário do comprador
e em quantos anos ele vai pagar.
A prestação mensal não pode exceder 30% do salário ou então o empréstimo será negado.

7- Exercício: Escreva um programa que faça o computador "pensar"
em um número inteiro entre 0 e 5 e peça para o usuário tentar descobrir qual
foi o número escolhido pelo computador. O programa deverá escrever na tela se o usuário venceu ou perdeu. Nota: Biblioteca random, função randint.

8- Tendo como dado de entrada a altura (h) de uma pessoa, construa um algoritmo que
calcule seu peso ideal, utilizando as seguintes fórmulas:
Para homens: (72.7*h) - 58
Para mulheres: (62.1*h) - 44.7

9- Faça um Programa que peça o raio de um círculo,
calcule e mostre sua área, sua perimetro e seu diametro.
lembre que: perimetro = 2pi * r, diametro = 2r e area = pi x r^2
use pi atravez da função math

10- faça um programa que leia um ano qualquer
e mostre se ele é bissexto:
lembre-se que Para ser bissexto, o ano deve ser:
Divisível por 4. Sendo assim, a divisão é exata com o resto igual a zero;


Não pode ser divisível por 100. Com isso, a divisão não é exata, ou seja, deixa resto diferente de zero;

Pode ser que seja divisível por 400. Caso seja divisível por 400, a divisão deve ser exata, deixando o resto igual a zero.
use a biblioteca 'datetime' função date para dizer se o ano atual é bissexto






Aula 28/4

 Link: https://meet.google.com/fij-wtim-gmi

Pauta:

- Trade off Python,  em nosso blog e exclusivamente no blog:

    https://cursos-ia-cd-usp-gabriel.blogspot.com/

    Entao nesse blog teremos somente o Curso do Python

- SAS introdução

- Site - Blog




terça-feira, 27 de abril de 2021

Exercícios - Lista

 


Exercícios - Lista



Mandar os exercícios para e-mail:


lce5736.usp@gmail.com


A Lista de Exerccios Tambem Esta no Site da Disciplina LCE5736:

https://sites.google.com/view/lce5736-usp-gabriel



Exercício 1 - Teste se a média aritmética dos dois estados é igual. Se existirem outliers elimine-os.  Analise os dados com o outlier e eliminando-o, compare os resultados. Discuta os resultados da analise sem o outlier. Dead Line: 21/4/2021.

Teste T - Macro em Excel - Inferência Indutiva

Inferência Indutiva utilizando Estatística



Cidade

Estado

Salario na Industria Tático/Operacional

1

MS

1678

2

SP

1850

3

MS

1650

4

MS

1890

5

SP

1950

6

SP

2050

7

SP

2320

8

SP

1800

9

MS

1789

10

MS

1890

11

MS

1700

12

MS

2550

13

SP

2150

14

SP

1680


Trocar 1680 pelos ultimos 4 digitos do seu numero USP
Rodar como está na Internet e depois trocar o numero 1680 pelos 4 ultimos digitos do seu numero USP



Arquivo do Ecxel feito em dinamica conjunta:
(Arquivo para Downoad)




Livro Introdutorio sobre Machine Learning

https://alex.smola.org/drafts/thebook.pdf

Exercício 2 - Analise os dados do Site a seguir utilizando Regressão em Excel, grafico e Ferramentas de Analise de Dados do Excel (macro). Enviar relatório em Word, discutindo os resultados. Dead line: 28/4/2021.

http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/431946_418d123eabd94c75b1eb1799e14da71e.html

Resultado do Excel Arquivo para Download:

Rodar como está na Internet e depois trocar o numero 202 pelos 3 ultimos digitos do seu numero USP

Resolução:

Âmbito Acadêmico:

A relação entre População (Variável X, causa) e Vendas (Variável Y, efeito) é significativa (p<0,0001), sendo o coeficiente de regressão estimado igual a 5, com intervalo de confiança de 95% entre os limites, 3,7 e 6,3.

Assim para cada unidade de aumento da população aumenta em média 5 unidades as vendas.

 

Âmbito Corporativo:

O aumento da população implica em aumento das vendas (margem de confiança maior que 99,99%). Coeficiente de regressão 5, assim para cada unidade de aumento da população temos 5 unidades de aumento das vendas em média.


Exercício 3 - Analise estes dados utilizando ANOVA em SAS. Enviar programa e relatório em Word, discutindo os resultados. Dead line: 28/4/2021.


Dados de:
https://www.voitto.com.br/blog/artigo/anova
Resolver no SAS


 

 

SAS - Introdução

 SAS - Introdução
















Programa para Rodar no SAS na Web

data milho;

    input cidade $ estado $  tamanho L_Liquid;

cards;

Primav     MT 3.5 1567

Ponta       PR  2.4 1678

Rondon   MT 5.2 1456

Pirai         PR  3.2 1768

;

PROC PRINT data=milho;

Run;

 



















 Estrutura Programa SAS









Programa: 

data SUCOS;

input suco $ NaOH;

cards;

Maca 8.2

Maca 10.8

Maca 10.3

Maca 7.7

Maca 9.2

Maca 9.0

Maca 8.5

Uva 7.8

Uva 6.3

Uva 6.7

Uva 9.2

Uva 6.5

Uva 8.0

Uva 7.9

Laranja 4.8

Laranja 4.3

Laranja 4.7

Laranja 4.6

Laranja 4.5

Laranja 4.6

Laranja 4.5

Manga 3.7

Manga 2.5

Manga 1.6

Manga 1.8

Manga 1.9

Manga 1.1

Manga 1.4

Manga 1.3

;

proc ANOVA;

class suco;

model NaOH=suco;

means suco/ tukey lines;

run;



Autor de todos os slides e exemplos - Gabriel A. Sarriés

segunda-feira, 26 de abril de 2021

Inteligência Artificial - Visão Critica

Inteligência Artificial - Visão Critica


Professor António Almeida - Prof. Titular do Departamento de Economia Sociologia e Administração 


https://youtu.be/UWXD8Uu7OVU

Video 1

https://youtu.be/a2sESRQI4Sw

Video 2







Teste T de Student - Macro em Excel ou Ferramentas de Analise - Video

  Teste T de Student - Macro em Excel ou Ferramentas de Analise (Cientifica ou Financeira)


Videoaula:

      https://youtu.be/MNokvQqeP_c


Arquivo Elaborad o Durante a Aula para Fazer Download:

Teste_T_Excel_Salarios


Teste T de Student - O mais utilizado no dia a dia dos egressos da ESALQ no Mercado de Trabalho na Area de BI


No programa de todas as disciplinas de Estatística Básica da ESALQ:

·       Estatística Tradicional Paramétrica

·       Inteligência Artificial (Era da IA) e Normas ISO (balizam o comercio internacional e nacional):

               Agora Estatística Robusta (fora do Excel, no SAS, R e Python)

·                                 Teste T Robusto ou Kruskal Wallis



Exemplo 1:


Teste se a média aritmética dos dois estados é igual. Se existirem

 outliers elimine-os.  Analise os dados com o outlier e eliminando-o,

 compare os resultados. Discuta os resultados da analise sem o

 outlier. 


Teste T - Macro em Excel - Inferência Indutiva

Inferência Indutiva utilizando Estatística



Cidade

Estado

Salario na Industria Tático/Operacional

1

MS

1678

2

SP

1850

3

MS

1650

4

MS

1890

5

SP

1950

6

SP

2050

7

SP

2320

8

SP

1800

9

MS

1789

10

MS

1890

11

MS

1700

12

MS

2550

13

SP

2150

14

SP

1680





Arquivo do Ecxel feito em dinamica conjunta:
(Arquivo para Downoad)




Livro Introdutorio sobre Machine Learning

https://alex.smola.org/drafts/thebook.pdf