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Semana 2 · Aula 1 · 45-55 minutos

Exemplos, rótulos e características

Abra um conjunto de dados e conheça as peças que o formam: cada exemplo, o rótulo que diz a que categoria ele pertence, e as características que o descrevem.

Materiais
Esta aula em um navegador web · Papel e lápis, ou um aplicativo de notas · O conjunto de dados de frutas já incluído que aparece nesta aula
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O que você vai conseguir fazer

  • Nomear as partes de um conjunto de dados: exemplos, rótulos e características.
  • Ler uma tabela de dados e apontar um exemplo, as características dele e o rótulo dele.
  • Explicar como características e rótulos ajudam um modelo a aprender um padrão para uma categoria.

Para pensar

Imagine uma tabela em que cada linha é uma fruta. As colunas dizem a cor, o peso e o formato dela, e a última coluna diz qual é a fruta. Se você tapasse essa última coluna, ainda conseguiria adivinhar cada fruta? Para o que você olharia?

Guarde a sua resposta: esta aula dá nome a cada parte dessa tabela.

Faça uma previsão

Preveja: de todas as informações da tabela de frutas, qual é a "resposta" que o modelo está tentando aprender, e quais são as pistas?

Conjunto de dados
Uma coleção de exemplos reunidos para um modelo aprender com eles, muitas vezes mostrada como uma tabela de linhas e colunas.
Exemplo
Um item do conjunto de dados, normalmente uma linha, como uma única fruta, foto ou mensagem.
Rótulo
A resposta certa ligada a um exemplo, dizendo a que categoria ele pertence, como "maçã" ou "banana".
Característica
Uma informação que descreve um exemplo, como a cor, o peso ou o formato dele. Cada característica costuma ser uma coluna da tabela.
Categoria
Um dos grupos em que um modelo separa os exemplos. Os rótulos saem da lista de categorias.
Padrão
Uma regularidade nas características que costuma andar junto com uma categoria, como "comprido e amarelo geralmente quer dizer banana".

Um conjunto de dados é uma tabela de exemplos

Um conjunto de dados é uma coleção de exemplos com que um modelo aprende. O jeito mais fácil de imaginar isso é uma tabela: cada linha é um exemplo, e cada coluna guarda um tipo de informação sobre esse exemplo.

Se o conjunto de dados for sobre frutas, uma linha pode ser uma única banana. Se for sobre e-mail, uma linha é uma mensagem. O sentido de um conjunto de dados é reunir muitos exemplos em um só lugar para um modelo achar padrões entre eles.

  • Uma tabela com uma linha por fruta e colunas de cor, peso e formato
  • Uma tabela com uma linha por e-mail e uma coluna dizendo "spam" ou "não é spam"
  • Uma tabela com uma linha por foto e uma coluna nomeando o animal que aparece nela

As características descrevem; os rótulos respondem

Em cada exemplo, as características são as descrições, ou seja, as pistas. Na tabela de frutas, cor, peso e formato são características. As características costumam ser as colunas que dizem como um exemplo é.

O rótulo é a resposta certa daquele exemplo: a categoria a que ele pertence. Para uma banana, o rótulo é "banana". Características e rótulos têm funções diferentes: as características são as pistas que você olha, e o rótulo é a resposta que você quer acertar.

  • Características de uma fruta: cor = amarela, formato = comprido, peso = 120 gramas
  • Rótulo dessa fruta: banana
  • Características de um e-mail: muitos links, a palavra "grátis"; Rótulo: spam

As categorias e os padrões que combinam com elas

Uma categoria é um dos grupos em que você pode separar os exemplos. Se um conjunto de dados só tem maçãs e bananas, então "maçã" e "banana" são as duas categorias, e todo rótulo é uma delas.

Um modelo aprende achando um padrão: um jeito como as características costumam se alinhar com uma categoria. A partir de muitas frutas rotuladas, ele pode aprender que "comprido e amarelo geralmente quer dizer banana" e que "redondo e vermelho geralmente quer dizer maçã". Depois ele pode usar esse padrão para rotular uma fruta nova que nunca viu, só pelas características dela.

  • Categorias: maçã, banana
  • Padrão aprendido: redondo + vermelho → maçã; comprido + amarelo → banana
  • Uma fruta nova com as características redonda e vermelha → o modelo prevê "maçã"

Exemplo resolvido

Lendo uma linha do conjunto de dados de frutas

  1. Olhe uma linha: cor = amarela, formato = comprido, peso = 120 gramas, fruta = banana.
  2. Ache o exemplo: essa linha inteira é um exemplo, uma única fruta.
  3. Ache as características: cor, formato e peso são as características que a descrevem.
  4. Ache o rótulo: "banana" é o rótulo, a categoria correta deste exemplo.
  5. Repare no padrão se formando: as linhas rotuladas como banana continuam mostrando "amarela" e "comprido", então essas características viram pistas da categoria banana.

O essencial: Todo exemplo é uma linha; as características dele são as colunas que descrevem, e o rótulo é a coluna da resposta.

Um conjunto de dados de frutas, com as partes indicadas
CorPeso (g)FormatoFruta (rótulo)
Red150RedondaMaçã
Amarela120CompridaBanana
Verde160RedondaMaçã
Amarela115CompridaBanana

Uma tabela pequena de dados. Cada linha é uma fruta de exemplo. As colunas Cor, Peso e Formato são características. A última coluna, Fruta, é o rótulo, a categoria daquele exemplo. Linha 1: vermelha, 150 gramas, redonda, maçã. Linha 2: amarela, 120 gramas, comprida, banana. Linha 3: verde, 160 gramas, redonda, maçã. Linha 4: amarela, 115 gramas, comprida, banana.

As três primeiras colunas são características; a última coluna é o rótulo.

As partes de um exemplo

Um diagrama de uma única linha do conjunto de dados. Uma seta aponta para a linha inteira, marcada como "Exemplo". Três células (cor, peso, formato) estão agrupadas e marcadas como "Características: as pistas". Uma célula no fim (fruta) está marcada como "Rótulo: a resposta". Uma nota diz: "O rótulo nomeia a categoria a que este exemplo pertence".

As características são as pistas que descrevem um exemplo; o rótulo é a categoria dele.

Atividade

Espaço de trabalho para rotular dados

Examinar um conjunto de dados já incluído de frutas espaciais, atribuir a cada exemplo o rótulo Segura ou Não segura usando apenas as características dele, e caçar duplicatas e valores faltando.

  1. Veja na tabela as características de cada fruta espacial.
  2. Coloque um rótulo (pode ou não pode) no máximo que conseguir. Fique de olho em linhas duplicadas e valores faltando.
  3. Use os controles de filtro e ordenação para investigar. Depois confira os seus rótulos com o gabarito.

O conjunto de dados num relance

  • Total de exemplos: 14
  • Os seus rótulos — pode: 0, Not safe: 0, left to do: 14
  • Linhas duplicadas encontradas: 4 · Missing values: 2

Contagem por textura

Contagem por textura: lisa: 5, cheia de bolinhas: 3, aveludada: 3, espinhosa: 3.

Antes de confiar nestes dados, atenção a isto:

  • 4 linhas são duplicatas (mesmas características de outra linha). Contar uma fruta duas vezes dá peso demais a ela.
  • 2 linhas têm um valor de característica faltando, mostrado como “—”. Um valor faltando pode deixar a fruta difícil de rotular.
  • Lembre-se: duas frutas que só são parecidas não são duplicatas; só linhas com características idênticas são.
Filtro

Mostrando 14 de 14

  • Âmbar-macio

    Cor
    âmbar
    Formato
    redondo
    Textura
    aveludada
    Cresce em
    a copa da mata
    Sementes
    3
    Doçura
    7
    Nível de brilho
    2
    Tamanho
    7 cm
  • Ameixa-de-areia

    Cor
    âmbar
    Formato
    oval
    Textura
    cheia de bolinhas
    Cresce em
    uma duna
    Sementes
    4
    Doçura
    7
    Nível de brilho
    1
    Tamanho
    8 cm
  • Baga-da-aurora

    Duplicata de Baga-da-aurora gêmea
    Cor
    carmesim
    Formato
    redondo
    Textura
    lisa
    Cresce em
    a copa da mata
    Sementes
    6
    Doçura
    8
    Nível de brilho
    0
    Tamanho
    10 cm
  • Baga-da-aurora gêmea

    Duplicata de Baga-da-aurora
    Cor
    carmesim
    Formato
    redondo
    Textura
    lisa
    Cresce em
    a copa da mata
    Sementes
    6
    Doçura
    8
    Nível de brilho
    0
    Tamanho
    10 cm
  • Cone-farpa

    Cor
    azul-celeste
    Formato
    de estrela
    Textura
    espinhosa
    Cresce em
    uma caverna
    Sementes
    3
    Doçura
    2
    Nível de brilho
    2
    Tamanho
    5 cm
  • Espinho-de-cratera

    Cor
    violeta
    Formato
    de estrela
    Textura
    espinhosa
    Cresce em
    uma cratera
    Sementes
    2
    Doçura
    3
    Nível de brilho
    4
    Tamanho
    5 cm
  • Espiral-de-espinhos

    Cor
    violeta
    Formato
    de espiral
    Textura
    espinhosa
    Cresce em
    uma cratera
    Sementes
    1
    Doçura
    3
    Nível de brilho
    1
    Tamanho
    4 cm
  • Espiral-profunda

    Cor
    azul-celeste
    Formato
    de espiral
    Textura
    cheia de bolinhas
    Cresce em
    uma caverna
    Sementes
    1
    Doçura
    2
    Nível de brilho
    5
    Tamanho
    4 cm
  • Estrela-pálida

    Cor
    violeta
    Formato
    de estrela
    Textura
    lisa
    Cresce em
    uma cratera
    Sementes
    1
    Doçura
    4
    Nível de brilho
    3
    Tamanho
    6 cm
  • Fruta-da-maré

    Duplicata de Fruta-da-maré (cópia)
    Cor
    verde-azulado
    Formato
    redondo
    Textura
    aveludada
    Cresce em
    um recife
    Sementes
    8
    Doçura
    9
    Nível de brilho
    0
    Tamanho
    12 cm
  • Fruta-da-maré (cópia)

    Duplicata de Fruta-da-maré
    Cor
    verde-azulado
    Formato
    redondo
    Textura
    aveludada
    Cresce em
    um recife
    Sementes
    8
    Doçura
    9
    Nível de brilho
    0
    Tamanho
    12 cm
  • Gota-de-duna

    Falta Textura
    Cor
    âmbar
    Formato
    redondo
    Textura
    —
    Cresce em
    uma duna
    Sementes
    3
    Doçura
    7
    Nível de brilho
    1
    Tamanho
    7 cm
  • Gota-rosa

    Falta Doçura
    Cor
    carmesim
    Formato
    oval
    Textura
    lisa
    Cresce em
    uma duna
    Sementes
    5
    Doçura
    —
    Nível de brilho
    1
    Tamanho
    9 cm
  • Recife-doce

    Cor
    verde-azulado
    Formato
    oval
    Textura
    lisa
    Cresce em
    um recife
    Sementes
    6
    Doçura
    9
    Nível de brilho
    0
    Tamanho
    10 cm

Primeiro rotule algumas frutas. O gabarito fica escondido até você decidir conferir: investigue antes de revelar.

Confira o que você entendeu

Responda a estas perguntas para conferir se você sabe nomear as partes de um conjunto de dados.

  1. Question 1. Na tabela de frutas, a coluna que diz "maçã" ou "banana" é o…

  2. Question 2. Quais destes são características em um conjunto de dados de frutas? Escolha todos que se aplicam.

    Marque todas as que se aplicam.

  3. Question 3. Decida se a afirmação é verdadeira ou falsa.

    Um exemplo em um conjunto de dados costuma ser uma única linha da tabela.

0 de 3 respondidas

Experimente você

Crie o seu próprio conjunto de dados bem pequeno

Invente um conjunto de dados pequeno para uma categoria que você conhece bem, como "cachorro ou gato" ou "dia de semana ou fim de semana".

  1. Escolha duas categorias e anote-as como os seus rótulos.
  2. Escolha três características que ajudariam a diferenciar as categorias.
  3. Faça uma tabela com cinco linhas de exemplo, preenchendo as características e o rótulo correto de cada uma.

Você conseguiu quando

  • Duas categorias claras usadas como rótulos.
  • Três características bem escolhidas.
  • Cinco linhas de exemplo, cada uma com características e um rótulo correto.

Reflexão

Salva neste aparelho enquanto você escreve

Por favor, não inclua informações privadas. As suas respostas ficam salvas só neste navegador e nunca são enviadas para lugar nenhum.

Recapitulando

Um conjunto de dados é uma tabela de exemplos; cada exemplo tem características que o descrevem e um rótulo que nomeia a categoria dele, e os modelos aprendem padrões que ligam características a categorias.

  • Um exemplo é uma linha; as características são as colunas que descrevem e o rótulo é a coluna da resposta.
  • As categorias são os grupos; todo rótulo é uma das categorias.
  • Um modelo aprende padrões que ligam características a uma categoria.

Extensão para o 7.º e 8.º ano

Quais características realmente importam?

Nem toda característica é útil. Na tabela de frutas, "formato" e "cor" separam bem maçãs de bananas, mas uma característica como "dia em que a fruta foi colhida" provavelmente não diz nada de útil ao modelo.

Olhe o seu próprio conjunto de dados bem pequeno. Qual característica faz mais trabalho para separar as categorias, e existe alguma que você poderia tirar sem prejudicar o padrão? Explique o seu raciocínio.

Termine esta aula

  • Attempt the knowledge check: não feito
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