Técnicas de machine learning aplicadas no processo de certificação de granjas avícolas

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Main Author: Kroth, Alisson Billig
Publication Date: 2023
Language: por
Source: Manancial - Repositório Digital da UFSM
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Summary: Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Colégio Politécnico, Curso Superior de Tecnologia em Sistemas Para Internet, RS, 2023.
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spelling Técnicas de machine learning aplicadas no processo de certificação de granjas avícolasCertification of poultry farm using machine learningDecision treeK-nearest neighborsSupport vector machineInteligência artificialRedes neuraisCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRATrabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Colégio Politécnico, Curso Superior de Tecnologia em Sistemas Para Internet, RS, 2023.In recent years, the field of Artificial Intelligence (AI) has shown many advances, especially with the use of machine learning and neural networks, generating great research opportunities. A large part of the expansion of the AI area is due to the increase in the use of machine learning techniques, which aim to train computers to be able to make predictions and make decisions based on a set of data. This study aims to find patterns and apply machine learning techniques using a database from the Animal Health Defense Platform of Rio Grande do Sul (PDSA-RS) with the purpose of automating operations and/or assisting users to make more accurate and intelligent decisions in the bird certification process. The type of learning used is the supervised with a focus on classification, where the algorithm is trained through a set of data and tries to predict which class a new instance belongs to. The algorithms to be studied and used are (a) Support Vector Machine (SVM) which is excellent for binary and linear classification, but also with the possibility of multi-class classification with the use of the kernel trick. (b) K-nearest neighbors (KNN) which has a simple operation and a great performance for multi-class classification. (c) Decision Tree, being simple to understand how the generated model works, because, basically, it creates a decision tree based on rules that are learned by the algorithm in the training stage, facilitating human understanding of the model's operation and (d) Neural Networks which are a more robust type of algorithm, with a very large learning capacity. The application of these techniques was made using the Python programming language in addition with the libraries Scikit-learn and TensorFlow on a set of data in CSV format, extracted from a PDSA-RS database. The accuracy of the traditional algorithms reached a maximum of 79.88% with KNN, while with neural networks the result was 94%.Nos últimos anos a área de Inteligência Artificial (IA) tem demonstrado muitos avanços, principalmente com o uso de machine learning e redes neurais, gerando grandes oportunidades de pesquisa. Boa parte da ampliação da área de IA deve-se ao aumento na utilização das técnicas de machine learning, as quais têm como objetivo treinar computadores para que sejam capazes de fazer previsões e tomar decisões a partir de um conjunto de dados. Este estudo tem como propósito encontrar padrões e aplicar técnicas de machine learning utilizando uma base de dados da Plataforma de Defesa Sanitária Animal do Rio Grande do Sul (PDSA-RS) com a finalidade de automatizar operações e/ou auxiliar usuários a tomarem decisões mais precisas e inteligentes no processo de certificação de aves do sistema. O tipo de aprendizado utilizado é o supervisionado com foco em classificação, onde o algoritmo é treinado através de um conjunto de dados e tenta prever qual é a classe de uma nova instância. Já os algoritmos estudados e utilizados são (a) Support Vector Machine (SVM) o qual é excelente para classificação binária e linear, mas também com a possibilidade de classificação multiclasse com o uso do kernel trick. (b) Knearest neighbors (KNN) que tem o funcionamento simples e uma ótima performance para a classificação multiclasse. (c) Decision Tree, sendo simples de entender como o modelo gerado funciona, porque, basicamente ele cria uma árvore de decisões baseada em regras que são aprendidas pelo algoritmo na etapa de treino, facilitando o entendimento humano sob o funcionamento do modelo e (d) Redes Neurais que são um tipo de algoritmo mais robusto, com uma capacidade de aprendizado muito grande. A aplicação destas técnicas foi feita utilizando a linguagem de programação Python em conjunto com as bibliotecas Scikit-learn e TensorFlow em um conjunto de dados no formato CSV, extraídos de um banco de dados da PDSA-RS. A acurácia dos algoritmos tradicionais chegou no máximo de 79.88% com o KNN, já com redes neurais obteve-se o resultado de 94%.Universidade Federal de Santa MariaBrasilUFSMColégio Politécnico da UFSMMachado, AlencarKroth, Alisson Billig2023-07-28T12:19:05Z2023-07-28T12:19:05Z2023-07-042023Trabalho de Conclusão de Curso de Graduaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/29794ark:/26339/0013000015ttbporAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2024-07-26T15:29:19Zoai:repositorio.ufsm.br:1/29794Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/PUBhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.com||manancial@ufsm.bropendoar:2024-07-26T15:29:19Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false
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