1.8) Faça o Treinamento do Modelo para 50 epochs.

1.8) Faça o Treinamento do Modelo para 50 epochs.

1.9) Avaliar no conjunto de testes

1.10) Previsão e Matriz de confusão

Com base no passo a passo e os dados coletados, responda:

1) Com base no gráfico (apresente o gráfico gerado), se as duas classes são facilmente separáveis ou se há alguma sobreposição. O que isso implica para o desafio da Rede Neural?

2) Expliquem com suas palavras por que a normalização (ou escalonamento) dos dados de entrada é uma etapa importante para treinar Redes Neurais.

3) Interprete o resultado da acurácia e a matriz de confusão. O que significam os números na matriz? Quais são os "Falsos Positivos" e "Falsos Negativos" neste contexto e qual o impacto deles na linha de produção dos componentes?