Projetos

1) Escolham uma base de dados! O ideal é que vocês trabalhem com bases criadas por vocês, através de questionários ou crawlings. Não sendo o caso, vocês podem trabalhar com bases já prontas, mas com a ideia de responder alguma pergunta ainda não estudada com esses dados ou com técnicas ainda não testadas e resultados não descritos na literatura. Por fim, garantam que o pré-processamento foi feito e de que forma foi.

2) Com o auxílio dos Programas R, Matlab ou Python para seleção de atributos e uso de bibliotecas de aprendizagem de máquina (Árvore de decisão, K-NN, Naive Bayes, Rede Neural e SVM ou Mean Shift, EM ou K-means), resolvam algum problema de regressão, classificação ou agrupamento. Vocês podem ainda trabalhar com outras técnicas de IA, como busca heurística, deep learning, aprendizagem por reforço, mineração de dados frequentes...

É interessante utilizar dois métodos de aprendizagem de máquina para comparar os resultados gerados para o mesmo problema. Por exemplo, em um problema de agrupamento, utilizar os métodos Mean shift e K-means. Vocês podem ainda fazer testes com a mesma técnica, mas parâmetros diferentes ou ainda (e melhor) comparar com resultados já descritos na literatura.

3) Antes disso, deve ser realizada uma etapa de pré-processamento, como:

- Detecção e tratamento de outliers;

- Detecção e tratamento de ausência de dados;

- Detecção e tratamento de dados duplicados;

- Detecção e tratamento de dados inconsistentes.


O projeto deverá ser apresentado na forma de slides (de 7, 9 e 14 de Dezembro), que devem cobrir:

- Introdução com parte inicial do trabalho que fornece uma visão global da pesquisa realizada, apresentando o tema, a delimitação do assunto abordado e a justificativa. Deve incluir a apresentação do problema específico da pesquisa e os objetivos

- Metodologia explicando os softwares utilizados e bibliotecas, bem como fórmulas adotadas e formas de detecção e tratamento no pré-processamento dos dados

- Resultados e Discussão com a apresentação de tabelas e gráficos com as métricas adotadas e discussão destes

- Conclusão

- Referências




Temas sugeridos:

  • Sugestor de pratos a partir de filmes

  • Sugestor de pratos a partir de músicas

  • Sugestor de filmes a partir de trilhas sonoras

  • Clusterização de quadros do impressionismo

  • Análise de sucesso de músicas a partir do billboard/oscar

  • Identificação de armas/confusão/roubos em vídeo

  • Reconhecimento de nuvens em imagens de satélite

  • Reconhecimento de hemorragia intracranial

  • Prever marca/modelo/ano de carros no Brasil

  • Identificação de peças de roupas (cor, tipo, modelo) para deficientes visuais

  • Identificação de plantas do Nordeste

  • Chatbot com personagens de novelas/filmes em português

  • Chatbot para dúvidas de cursos do CI

  • Controle de portas com reconhecedor de rosto