Nesta aula prática, aplicamos Redes Neurais Artificiais utilizando Python e TensorFlow para estimar a pegada de carbono.

O objetivo deste material é demonstrar, de forma didática e aplicada, como modelos de aprendizado de máquina podem ser utilizados para resolver problemas reais na área ambiental e florestal.

O projeto envolve desde o pré-processamento dos dados até o treinamento, avaliação e salvamento do modelo.

🎯 O que você encontrará neste material

✔ Notebook Jupyter (.ipynb)
✔ Script estruturado para treinamento da rede neural
✔ Explicação passo a passo da implementação

🚀 Acesso aos Arquivos

Os arquivos completos desta aula estão disponíveis no GitHub:

👉 Clique aqui para acessar o repositório

⚙️ Requisitos para executar o projeto

• Python 3.9 ou superior

• TensorFlow

• Pandas

• NumPy

• Matplotlib

🧠 Sobre o modelo utilizado

O modelo implementado nesta aula é uma Rede Neural Artificial do tipo MLP (Perceptron Multicamadas), aplicada a um problema de regressão.

O modelo aprende padrões nos dados de entrada para estimar valores contínuos relacionados ao carbono.

Durante o treinamento são utilizados:

• Funções de ativação não lineares

• Função de perda apropriada para regressão

• Processo de otimização via gradiente descendente

• Divisão entre dados de treino e validação

📊 Métricas de avaliação

Para avaliar o desempenho do modelo são utilizadas métricas como:

• Erro Médio Quadrático (MSE)

• Media dos Erros Absolutos (MAE)

• Análise gráfica da função de custo

Essas métricas permitem verificar a capacidade preditiva do modelo e sua adequação ao problema proposto.

📌 Observação

Este material tem caráter educacional e foi desenvolvido para fins de ensino e demonstração prática.

Caso utilize o código em trabalhos acadêmicos, recomenda-se citar adequadamente a fonte.

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