Projeto Inteligencia Artificial - Ciência de Dados e Gestão Sistêmica e 4.0 - 4a Revolução Industrial

Projeto Inteligencia Artificial - Ciência de Dados e Gestão Sistêmica e 4.0 - 4a Revolução Industrial

Link:
https://ia-cd-gs-esalq-usp.blogspot.com/

Videoaulas de Regressão - Macro em Excel - EXCEL AVANÇADO

Videoaulas de Regressão - Macro em Excel  - EXCEL AVANÇADO

Videoaula 1 - Resolvendo Graficamente e Sem Probabilidade ( Sem Macros em Excel)

https://www.youtube.com/watch?v=HWnrEfMHOZw&feature=youtu.be





Videoaula 2 - Resolvendo com Probabilidade, Margem de Erro e Margem de Confiança, Inferência Estatística - Macro de Regressão em Excel


https://www.youtube.com/watch?v=qLbziQKSeB8&feature=youtu.be



 Propaganda - Vendas 

Arquivo para Download

https://www.escolaedti.com.br/o-que-e-regressao-linear-entenda-aqui/

Regressão Linear é um dos modelos mais atrativos devido a sua representação entendível, no caso da regressão linear simples sua utilização é mais para aprendizado, já que na prática ela não é muito aplicada, visto que, em muitos casos a gama de variáveis de entradas é maior, fazendo-se uso da Regressão Linear Multivariável, ao qual não adentraremos nesse post. O modelo de representação da regressão linear simples é a tradicional equação conhecida como equação da reta ou em inglês slope-intercept form, usaremos a notação mais utilizada em exemplos de Machine Learning e não da matemática, mas você pode saber mais sobre a própria equação neste link.

Temos o y a variável dependente que representa a predição, as letras gregas β (Beta), também conhecidos como coeficientes, que são a representação das variáveis que o algoritmo irá utilizar para “aprender” a produzir as previsões mais precisas e o x a variável independente que representa o dado de entrada. As letras gregas β também são conhecidas como inclinação e interceptação ou em inglês intercept-slope.

Função de custo

Função de custo, no inglês cost function ou ainda ordinary least squares é uma função utilizada para medir o quão errado o modelo está, os chamados resíduos. Isto é, consiste no cálculo da distância de cada ponto (distância essa entre as variáveis x e y) em relação a reta de regressão, esse valor é elevado ao quadrado e somado, o total é a quantidade média de erro do modelo.

Horários de Consultas Skype e Whatsapp, valem nas ferias!

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Valem também nas ferias!


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Sabados: 14:15 as 15:15

Domingos: 21:15 as 23:15

Whatsapp: 019 - 988 - 627 - 438 

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Projeto Inteligência Artificial, Ciência de Dados e Gestão Sistêmica & 4.0 - Quarta Revolução Industrial

https://ia-cd-gs-esalq-usp.blogspot.com/

Projeto Inteligência Artificial, Ciência de Dados e Gestão Sistêmica & 4.0 - Quarta Revolução Industrial

Coordenador: Prof. Gabriel Sarriés

- Estão todos convidados, acompanhem nosso blog (https://ia-cd-gs-esalq-usp.blogspot.com) e participem de nossas reuniões, próxima reuniao dia 10/7 (neste mês não da pelo fim do semestre) as 15h no Laboratório A do LCE ou por Youtube, ver endereço no blog do projeto, transmitiremos on line e também ficará gravado em streaming, gravado no blog;

- Estaremos discutindo permanentemente a forma de nos adaptar a esse Mundo da Inteligencia Artificial e da Industria, Gestão e Serviços 4.0, Quarta Revolução Industrial (Alemanha 2013);

- Surgirão e desaparecerão especialidades, mudanças profundas nas profissões, estaremos monitorando o mercado em parceria com o setor produtivo;

- Iremos orientar alunos de graduação e pós-graduação profissionalizante na implantação de ferramentas modernas em empresas, nessas duas situações vocês terão pleno acesso a todas as empresas, podemos ser coorientadores, flexibilidade total;

Temos contatos com universidades, empresas e institutos de pesquisa no Brasil e exterior:

Núcleo de Inovação Tecnológica Qualidade e Metrologia na Agropecuária NIT-Q&M (CENA-ESALQ-CNPq); CRM-Agro - Centro Colaborador em Defesa Agropecuária: Produção de Materiais de Referência  e Organização de Ensaios de Proficiência para Agricultura, Pecuária e Toxicologia (CENA – ESALQ / USP EMBRAPA, FCFRP  MAPA e CNPq). Brazilian Satellite Centre of Trace Element Institute for UNESCO BSC/UNESCO, Laboratório de Radioisótopos do CENA (ISO 17025), Instituto de Matemática e Ciência da Computação de São Carlos da USP (Estatística, Inteligencia Artificial e Ciência de Dados); Laboratório de Análises Estatísticas do Departamento de Ciências Exatas da ESALQ/USP , CERTI (fundação para Inovação, Hiperinovação, Competitividade e Metrologia de Floreanólopis), IPT, INMETRO, NIST (maior instituto de padronização do mundo, temos uma integrante do projeto fazendo parte do posdutorado no NIST), Delft University, International Atomic Energy Agency (IAEA), American Nuclear Society (ANS), International Committee on Activation Analysis (ICAA) Inorganic Analytical Working Group (IAWG), Consultative Committee for Amount of Substance (CCQM), Bureau International des Poids et Mesures (BIPM), BRICS (projetos de pesquisa em conjunto), Núcleo de Pesquisa em Tecnologia e Inovação para Sustentabilidade da Agricultura - NAPTISA - CENA/USP, Fundação Getúlio Vargas, UNIMEP, Universidad de Buenos Aires (UBA) Fundación Barcelo (Medicina), Universidad Nacional de Arequipa Peru (Economia, Administración e Ingenierias), Informa Economics (maior empresa de informação de agribusines), Sky (AT&T, maior empresa de comunições), Hospital Albert Einstein (cardiologia), Raizen (maior empresa de açúcar e álcool do mundo), JBS (maior empresa de processamento de carne do mundo), Free Boi,  Nestle, Beef Pasion, Limex, Faz, M&Q Solutions, Ikom, Sanavita, Bioagri, Monsanto, Nestle, Unilever, Danone, Cargill (maior empresa do agronegócio brasileiro e uma das maiores do mundo), Aprosoja (uma das maiores associações de produtores de soja e milho do mundo), Fundação Mato Groso (produtores de genética de soja no Centro Oeste do Brasil), HOLAMBRA (flores e grãos), Sindicato Patronal de Primavera do Leste MT (grandes produtores de soja, milho e boi), Jacto (multinacional de maquinas agrícolas com matriz no Brasil),  Viação Piracicabana (TQM Toyota ISO 9001-14001, Universidade do Ônibus, referencia nacional), GOL (aviação), Viação Limeirense, Siemens, Petrobras, Shell, Madeireira Martins, Grupo Lúcio Miranda (Soja-Milho-Trigo-Aveia-Boi, 14 fazendas e uma transportadora), AIEA - Agencia Internacional de Energia Atômica (Peter Bode - meu Coach-ISO 17025 - ha 28 anos-Fukushima tsunami, reatores nucleares- Irão, auditoria de laboratórios que trabalham com energia nuclear), etc.

- Estamos convidando a todos os professores da ESALQ e CENA  a participar do projeto, também de outras universidades, empresas e institutos de pesquisa.

- Pretendo trabalhar neste projeto ate ficar gaga, não como coordenador, é muito ambicioso e eu estou na ultima parte da carreira, porem no momento não conheço ninguém na USP de Piracicaba que tenha meu conhecimento como para coordenar este projeto, logicamente nos próximos anos as pessoas se qualificarão, quero delegar a coordenação o antes possível;

- Já tentei colocar outro coordenador mas as pessoas não se sentem preparadas ainda, são áreas muito amplas, tal vez de aqui a um ou dois anos;

Aula 10/6 - Seminários e mais nada - MUDANÇA DE PLANOS: CONTATOS PARA FUTURO!!!

BLOG PROJETO!!!

SE FALTAR TEMPO:

- SKYPE

- GRAVAR VÍDEO

- MARCAR HORÁRIO FORA DA AULA

Regressão - Relação Causa Efeito

 Propaganda - Vendas 

Arquivo para Download

https://www.escolaedti.com.br/o-que-e-regressao-linear-entenda-aqui/

Regressão Linear é um dos modelos mais atrativos devido a sua representação entendível, no caso da regressão linear simples sua utilização é mais para aprendizado, já que na prática ela não é muito aplicada, visto que, em muitos casos a gama de variáveis de entradas é maior, fazendo-se uso da Regressão Linear Multivariável, ao qual não adentraremos nesse post. O modelo de representação da regressão linear simples é a tradicional equação conhecida como equação da reta ou em inglês slope-intercept form, usaremos a notação mais utilizada em exemplos de Machine Learning e não da matemática, mas você pode saber mais sobre a própria equação neste link.

Temos o y a variável dependente que representa a predição, as letras gregas β (Beta), também conhecidos como coeficientes, que são a representação das variáveis que o algoritmo irá utilizar para “aprender” a produzir as previsões mais precisas e o x a variável independente que representa o dado de entrada. As letras gregas β também são conhecidas como inclinação e interceptação ou em inglês intercept-slope.

Função de custo

Função de custo, no inglês cost function ou ainda ordinary least squares é uma função utilizada para medir o quão errado o modelo está, os chamados resíduos. Isto é, consiste no cálculo da distância de cada ponto (distância essa entre as variáveis x e y) em relação a reta de regressão, esse valor é elevado ao quadrado e somado, o total é a quantidade média de erro do modelo.