Visualização de dados em processos de Machine Learning

• Autor(a) principal: Scalco, Felipe Fagundes
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UCS
• Texto Completo: https://repositorio.ucs.br/11338/9716
• topic: Computação; Inteligência artificial; Aprendizado do computador; Visualização

Com o recente surgimento do Big Data a produção de dados sendo gerados diariamente nunca foi tão grande. E para que se possa extrair conhecimento desses dados o Machine Learning interpreta um papel fundamental, devido a sua capacidade de aprender com dados históricos. As técnicas de Machine Learning compreendem métodos orientados a dados que combinam conceitos fundamentais da ciência da computação com outros das áreas de estatística, probabilidade e otimização e tem como objetivo implementar algoritmos capazes de aprender, com pouca ou nenhuma necessidade de assistência ou intervenção humana. Tendo em vista a complexidade dos conjuntos de dados soma-se ao processo de Machine Learning componentes visuais. Os componentes visuais tem como objetivo representar visualmente as informações. Auxiliando desta maneira a interpretação dos dados, aproveitando o sistema visual dos seres humanos para reconhecer padrões. Além de oferecer diferentes maneiras de mostrar os resultados de uma forma mais amigável, ajudando na tomada de decisão. Para demonstrar a relevância da visualização de dados durante o processo de Machine Learning este trabalho desenvolve e avalia um processo de Machine Learning apoiado em ferramentas de visualização de dados. Utilizou-se como método o estudo de caso, por considerar-se que cada conjunto de dados deve ser tratado de maneira única, dadas as suas características e distribuições. As ferramentas de visualizações selecionadas foram as seguintes: Yellowbrick, Seaborn, Ploty, MatPlotLib. Neste trabalho, selecionou-se dois conjuntos de dados distintos. O primeiro conjunto de dados, contempla dados públicos que contém o número de casos de ocorrências de contaminados, recuperados e mortos pelo novo coronavírus em todos os continentes. Por meio deste conjunto explorou-se recursos de visualização de dados numéricos e categóricos, com mapas e gráficos mistos. Já o segundo conjunto de dados, amplamente utilizado em estudos na área, foi o conjunto de dados Iris. Este conjunto de dados é normalmente usado para avaliar algoritmos de classificação pois apresenta estrutura bem definida. Além disso, ele constitui um elemento importante para os estudos na área, pois seus dados apresentam características numéricas e categóricas (classes). Isso possibilita comparações, análises e visualizações que, uma vez compreendidas em cenário ilustrativo, podem ser replicadas em outros contextos complexos. Como resultados observados, destaca-se a importância das ferramentas de visualização no processo de Machine Learning, contribuindo para o entendimento e validação das suas etapas. Em especial, em conjuntos de dados com o Coronavirus recursos de análise do erro (médio, quadrático, etc) além de medidas estatísticas são as mais usadas. Já em conjuntos de dados com o Iris recursos de análise do precisão dos classificadores são mais relevantes. Para concluir, considera-se que os resultados foram satisfatórios e que as ferramentas de visualização, além de necessárias na tomada da decisão, auxiliam o ser humano no processo de exploração dos dados. [resumo fornecido pelo autor]