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PI em Ciências de Dados e Inteligencia Artificial

Por:   •  14/5/2024  •  Trabalho acadêmico  •  810 Palavras (4 Páginas)  •  14 Visualizações

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CENTRO UNIVERSITÁRIO UNIDOMBOSCO

MIGUEL RIBEIRO SOARES JAVORSKI

PROJETO INTEGRADOR EM

CIÊNCIAS DE DADOS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL IVB

CURITIBA

2022

CENTRO UNIVERSITÁRIO UNIDOMBOSCO

MIGUEL RIBEIRO SOARES JAVORSKI

PROJETO INTEGRADOR EM

CIÊNCIAS DE DADOS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL IVB

Relatório técnico apresentado como requisito parcial para obtenção de aprovação na disciplina Projeto Integrador em Ciências de Dados e Inteligência Artificial, no Curso de Ciências de Dados e Inteligência Artificial, do Centro Universitário UniDomBosco.

Tutor: Priscila Louise Leyser Santin

CURITIBA

2022

RESUMO

[pic 1]

Este trabalho tem como finalidade explorar o conjunto de dados contido no conjunto ‘emprestimo.csv’   que se encontra no portal do aluno.

Palavras-chave: Analise, levantamento de requisitos, estudo de solução, extração.


SUMÁRIO

[pic 2]

1        INTRODUÇÃO ....................................................................................................4

2        DESENVOLVIMENTO ........................................................................................5

2.1        Desenvolvimento da Analise ...........................................................................5

2.2        Print do PI proposto..........................................................................................6

2.3        Demonstração Desenvolvida para conhecer a Ferramenta...........................7

3          Imagens aleatórias como resultado do PI proposto.....................................8

4        OBJETIVO GERAL ..........................................................................................11

4.1        Objetivos específicos .....................................................................................11

5        METODOLOGIA ...............................................................................................12

6        RESULTADOS .................................................................................................12

7        CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES ..........................................................12

8        REFERÊNCIAS ................................................................................................13

1 INTRODUÇÃO

A ideia que levou a realizar esse projeto integrado, foi a extração de resultados visuais, através do programa Orange.


2 DESENVOLVIMENTO

Com a finalidade de atender aos pré-requisitos, expostos pela(o) orientador(ar), busquei utilizar o máximo de funções possíveis para desenvolver o mínimo de conhecimento da linguagem, e até mesmo da plataforma, pois o material que consta no repositório e um tanto quanto vago, busquei por material de terceiro e aulas particulares para tentar entregar algo no qual atende-se ao solicitado, e ficasse o mínimo um tanto desafiador.

2.1 Desenvolvimento da Analise

Abaixo está a imagem dos exemplos executados por mim logo com suas explanações junto ao que foi solicitado.


2.2 PRINT PI PROPOSTO

A imagem abaixo refere-se ao exemplo construído no site: https://medium.com/ensina-ai/machine-learning-sem-c%C3%B3digo-636d1a8f9081, esse exemplo passa por diversas etapas, desde a explicação da barra de ferramenta até mesmo da utilização de seus recursos de forma pratica.

Em um primeiro momento, selecionamos um widget do tipo File que tem como finalidade receber o arquivo que vamos trabalhar no caso empréstimos.csv, esse widget e como se fosse uma base aonde vamos ter como norteador para extrair as visões conforme necessário.

Na sequência podemos verificar que temos algumas visualizações do tipo que corresponde a parte gráfica, os plot e distribuição, esse tipo de widget refere-se a uma visualização do tipo gráfico.

Cada widget desses abaixo é possível visualizar um tipo de dado conforme o mesmo foi configurado.

[pic 3]


2.3 DEMONSTRAÇÃO DESENVOLVIDA PARA CONHECER A FERRAMENTA

A imagem abaixo refere-se a um teste na ferramenta Orange feito, para ver como seria trabalhar com outros recurso além dos definidos no projeto, se observar comoeçamos a usar a amostragem da base empréstimos.csv, aonde temos tabelas com 80% e 20% dos dados conforme um parâmetro estabelecido, usamos também um Data Sampler que seria um sorteador desse conjunto de dados. E também realizamos uma análise, por um conjunto especifico de colunas aonde seja possível agrupar algumas colunas e valores para um resultado mais homogêneo.

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