Perceptron em Python

O Perceptron é um dos blocos de construção fundamentais das redes neurais e é usado para resolver problemas de classificação binária.

O que é um Perceptron:

Um Perceptron é um tipo de neurônio artificial que pode ser usado para realizar classificação binária. Ele recebe várias entradas, multiplica cada entrada por um peso correspondente e soma esses produtos. Em seguida, aplica uma função de ativação ao resultado da soma ponderada para produzir uma saída. A função de ativação geralmente é uma função degrau (step function) ou uma função sigmóide. O objetivo do Perceptron é aprender a ajustar os pesos de forma a classificar corretamente os exemplos de treinamento.

Objetivo:

Implementar um Perceptron que possa aprender a classificar exemplos em duas classes diferentes.

Requisitos:

Implemente o Perceptron em Python. Crie uma função de treinamento que atualize os pesos do Perceptron com base em um conjunto de treinamento. Implemente uma função de previsão que use os pesos treinados para classificar novos exemplos. Teste seu Perceptron em um conjunto de dados de exemplo para verificar sua capacidade de aprendizado.

Passos sugeridos:

Entenda o funcionamento do Perceptron e os conceitos de entrada, peso, função de ativação e saída. Projete uma classe Perceptron que possa ser treinada e usada para previsões. Implemente a função de treinamento do Perceptron. Você pode usar o algoritmo de atualização de peso do Perceptron, que é baseado em erro. Implemente a função de previsão, que deve usar os pesos treinados para classificar exemplos. Teste seu Perceptron em um conjunto de dados de exemplo.implementar uma forma de visualização gráfica do resultado da classificação do Perceptron, utilizando qualquer biblioteca de Plot

Certifique-se de ter as bibliotecas NumPy e Matplotlib instaladas. Você pode instalá-las usando pip se ainda não estiverem instaladas:

pip install numpy matplotlib