Sistemas de Informação
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Browsing Sistemas de Informação by Subject "Aprendizado de Máquina"
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- ItemOpen AccessAplicação de técnicas de mineração de dados para previsão de jogos de basquete(2019-06) Bogoni, João Pedro; Wolf, Alexandre Stürmer; http://lattes.cnpq.br/0591097928246945A Mineração de dados vem atraindo um grande interesse na descoberta de informações em abrangentes áreas de atuação. Na área esportiva um dos grandes interesses é a capacidade de prever resultados de jogos. O basquete em especial, oferece um conjunto de atributos estatísticos a cada jogo, que podem ser explorados para descobrir tendências de performance. Este trabalho concentra-se na aplicação de técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina para prever o resultado de jogos da National Basketball Association (NBA). Para isso, são utilizados dados estatísticos de cinco temporadas de jogos da NBA. Os resultados obtidos por diferentes técnicas de aprendizado de máquina, são comparados para encontrar a forma mais eficiente para prever os resultados dos jogos. Após o treinamento dos modelos e aplicação dos mesmos sobre o conjunto de teste, foi constatado que os algoritmos Multi-Layer Perceptron (MLP) e Logistic Regression obtiveram a melhor acuracidade, atingindo um percentual de 68.04% e 67.94% respectivamente. Os resultados também são comparados com aqueles obtidos de outros trabalhos do mesmo campo de pesquisa, verificando assim que o desempenho dos modelos de previsão foi muito próximo.
- ItemOpen AccessIdentificação de doenças na soja utilizando inteligência artificial por meio de análise de imagens(2019-06) Neumann, Bruno Germano; Franzen, Evandro; http://lattes.cnpq.br/7342971270440310O uso de Inteligência Artificial para resolução de problemas complexos vem ganhando força no mundo inteiro. A possibilidade de alcance de aplicação de algoritmos de Aprendizado de Máquina é vasta. Desse modo diversas áreas que antes não estavam conectadas com esse tipo de tecnologia começam a se beneficiar de suas competências. Uma dessas áreas é a agricultura, onde a necessidade de resolução de problemas no cultivo é fundamental para o sucesso da colheita. Especialmente na cultura de soja, onde é comum o aparecimento de doenças e pragas ao longo do seu cultivo, a identificação de qualquer irregularidade na planta é importante para se utilizar o corretivo adequado e garantir produtividade na lavoura. Este trabalho visou o reconhecimento de doenças na soja, a partir da análise de imagens da folha, utilizando algoritmos que implementam a arquitetura de uma Rede Neural Artificial (RNA). O uso desse tipo de algoritmo é apoiado pela literatura e por empresas que já o utilizam para tal fim. O trabalho envolveu o desenvolvimento de um software para o treinamento de várias imagens em uma RNA, implementada a partir de uma ferramenta pronta, em conjunto com uma interface de usuário para poder classificar as imagens. Foram realizados experimentos para validação da acurácia da ferramenta, dos quais obteve-se sucesso de acordo com as expectativas esperadas.