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ThiagoCAltoe/The-simpsons-CNN

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Kaggle

Classificação de Personagens dos Simpsons com CNN

📋 Sobre o Projeto

Este projeto implementa uma Rede Neural Convolucional (CNN) para classificar personagens da série "Os Simpsons" a partir de imagens. Desenvolvido como trabalho final da disciplina de Introdução ao Algoritmo na Faculdade UCL, o projeto demonstra aplicações práticas de machine learning e visão computacional.

🚀 Como Executar

Google Colab

Para executar no Google Colab:

  1. Acesse o notebook no Kaggle
  2. Clique em "Copy and Edit" e depois "Open in Colab"

Execução Local

  1. Clone este repositório
  2. Instale as dependências: pip install -r requirements.txt (se disponível)
  3. Execute o notebook the-simpsons-cnn.ipynb

🧠 Metodologia

  • Pré-processamento: Normalização e redimensionamento das imagens
  • Arquitetura CNN: Implementação de camadas convolucionais para extração de características
  • Treinamento: Utilização de técnicas como data augmentation para melhorar a generalização do modelo
  • Avaliação: Métricas de precisão, recall e F1-score para avaliar o desempenho

📊 Conjunto de Dados

Os dados utilizados são provenientes do Kaggle e consistem em imagens de diversos personagens da série "Os Simpsons". O dataset contém milhares de exemplos para treinamento e validação.

🛠️ Tecnologias Utilizadas

  • Python 3.x
  • TensorFlow/Keras para implementação da CNN
  • Pandas e NumPy para manipulação de dados
  • Matplotlib para visualização de resultados
  • Jupyter Notebook como ambiente de desenvolvimento

🤝 Contribuições

Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir um Issue ou enviar um Pull Request.

👏 Agradecimentos

  • Ao Professor Jorge José da Faculdade UCL, pela orientação durante a disciplina de Introdução ao Algoritmo e pelo suporte no desenvolvimento deste projeto
  • À plataforma Kaggle pela disponibilização do conjunto de dados
  • A Alexandru Codrescu, responsável pela primeira versão deste projeto
  • A Swamita Gupta, que editou a versão inicial e de onde este projeto foi adaptado
  • Aos criadores da série "Os Simpsons"

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