Introdução a métodos de aprendizado de máquina não supervisionados através de um experimento simples de medidas de densidades de sólidos

Este artigo apresenta uma abordagem didática para introduzir métodos de aprendizado de máquina não supervisionado utilizando um experimento prático de medição de densidades de sólidos plásticos em laboratório de física. No experimento, diferentes tipos de plásticos são analisados quanto à sua densid...

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Main Authors: Daniel N. Fachieri, Alexandre A. P. Suaide
Format: Article
Language:Portuguese
Published: Sociedade Brasileira de Física 2025-05-01
Series:Revista Brasileira de Ensino de Física
Subjects:
Online Access:http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1806-11172025000100433&lng=pt&tlng=pt
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Alexandre A. P. Suaide
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institution Kabale University
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publishDate 2025-05-01
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spelling doaj-art-f8b50d48d7b24d9092e0553d64cf30f32025-08-20T03:48:02ZporSociedade Brasileira de FísicaRevista Brasileira de Ensino de Física1806-91262025-05-014710.1590/1806-9126-rbef-2024-0443Introdução a métodos de aprendizado de máquina não supervisionados através de um experimento simples de medidas de densidades de sólidosDaniel N. FachieriAlexandre A. P. Suaidehttps://orcid.org/0000-0003-2847-6556Este artigo apresenta uma abordagem didática para introduzir métodos de aprendizado de máquina não supervisionado utilizando um experimento prático de medição de densidades de sólidos plásticos em laboratório de física. No experimento, diferentes tipos de plásticos são analisados quanto à sua densidade, utilizando um procedimento experimental simples de medida de massa e volume. Os dados obtidos são então processados com algoritmos de clusterização, como K-means, DBSCAN e mistura gaussiana, para classificar os materiais com base em suas propriedades. A metodologia visa integrar conceitos de física experimental e aprendizado de máquina, proporcionando aos alunos uma experiência interdisciplinar que une análise de dados e processos de medidas. Os resultados mostram como a aplicação prática facilita a compreensão dos algoritmos e estimula o pensamento crítico sobre a análise de dados.http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1806-11172025000100433&lng=pt&tlng=ptFísica experimentalaprendizado de máquinaclusterização
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