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1. INTRODUÇÃO 
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3. OBJETIVOS: 
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INTRODUÇÃO 
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PROBLEMA E MOTIVAÇÃO 
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OBJETIVOS 
3.1 Objetivo Geral 
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OBJETIVOS 
3.2 Objetivos Específicos 
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 Conhecidas as atividades de manejo avíc...
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REFERÊNCIAL TEÓRICO 
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METODOLOGIA 
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EXPERIMENTOS 
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Treinamento X Teste...
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CONCLUSÕES 
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TRABALHOS FUTUROS 
 Experimentos com outros cenári...
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Apresentação de trabalho de conclusão de curso sobre a utilização de técnicas de aprendizagem de máquina no processo de manejo avícula.

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UMA TÉCNICA DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA BASEADA EM ÁRVORES DE DECISÃO: Um Estudo de Caso em Processos Avícolas

  1. 1. UTFPR B- aCnacom dpeu Dsa Pdaotso I Branco – PR Curso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas Trabalho de Conclusão de Curso UMA TÉCNICA DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA BASEADA EM ÁRVORES DE DECISÃO: Um Estudo de Caso em Processos Avícolas Acadêmico: André L. Wirth Prof. Orientador: Dr. Richardson Ribeiro
  2. 2. Banco dAe gDeanddoas I 1. INTRODUÇÃO 2. PROBLEMA E MOTIVAÇÃO 3. OBJETIVOS: 3.1 Objetivo Geral; 3.2 Objetivos Específicos; 4. HIPÓTESES 5. REFERÊNCIAL TEÓRICO 6. MATERIAIS 7. METODOLOGIA 8. CONCLUSÃO 9. EXPERIMENTOS 10. TRABALHOS FUTUROS
  3. 3. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 3 INTRODUÇÃO  A avicultura de corte é uma atividade que está em expansão desde seu início, sofrendo constantes modernizações, atraindo novos avicultores em razão de sua rentabilidade;  O sucesso de um lote depende do manejo;  Proporcionar suporte as tomadas de decisões necessárias no decorrer de um manejo, utilizando técnicas de aprendizagem de máquina.
  4. 4. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 4 PROBLEMA E MOTIVAÇÃO  A criação de aves para o abate apresenta uma boa rentabilidade dispensando grandes quantidades de terra, atraindo novos avicultores;  Avicultores com pouco conhecimento na atividade têm dificuldades em realizar o manejo;  Como é possível auxiliar esses avicultores?
  5. 5. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 5 OBJETIVOS 3.1 Objetivo Geral  Desenvolver um sistema computacional que auxilie os avicultores no processo de manejo avícola utilizando aprendizagem de máquina.
  6. 6. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 6 OBJETIVOS 3.2 Objetivos Específicos  Realizar um estudo teórico sobre os processos do manejo avícola;  Realizar de maneira in loco a coleta dos dados de manejos avícolas;  Empregar, no sistema computacional, um classificador utilizando um algoritmo de árvores de decisão;  Realizar o acompanhamento dos lotes utilizando o protótipo computacional;  Comparar os manejos propostos pelo protótipo com os manejos realizados por um especialista humano;
  7. 7. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 7 HIPÓTESES  Conhecidas as atividades de manejo avícola, assim como as regras sugeridas por especialistas do domínio, um sistema computadorizado pôde ser desenvolvido com o uso de técnicas de aprendizagem de máquina.  Informações armazenadas de lotes anteriores podem ser usadas para a seleção das melhores atividades encontradas no manejo.
  8. 8. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 8 REFERÊNCIAL TEÓRICO  Avicultura no Brasil – Criação da sociedade brasileira de avicultura(1913); – 1961, início do abate na forma industrial;  Sistema de Apoio a Decisão – Software com o propósito de auxiliar no processo de tomada de decisões;  Aprendizagem de máquina – Prover ao software a capacidade de aprender;
  9. 9. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 9 REFERÊNCIAL TEÓRICO  Tipos de aprendizagem: – Simbólica: aprendizagem através de exemplos e contra exemplos, geralmente resultando uma árvore de decisão; – Indutiva: aprendizagem supervisionada e não supervisionada: • Supervisionada: utilização de exemplos previamente classificados; • Não supervisionada: atribui uma classe através de uma análise de similaridade;  Raciocínio Baseado em Casos(RBC). – Utiliza como base o conceito de que problemas similares irão possuir soluções similares.
  10. 10. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 10 REFERÊNCIAL TEÓRICO  Árvores de decisão – Similares as regras “se-então”; – Boa performance como classificador; – Algoritmo C4.5.  Algoritmo C4.5 – Proposto por J. R. QUINLAN em 1993; – Sucessor ao algoritmo ID3; – Algoritmo de árvore de decisão, capaz de trabalhar com dados contínuos; – Poda;
  11. 11. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 11 MATERIAIS  Astah Community – foi utilizado para a documentação do sistema através de diagramas de UML;  Spring Roo – para criação dos cadastros;  framework Spring Securrity – como controle de acesso do sistema;  WEKA – como um framework para utilizar técnicas de aprendizagem de máquina;  MYSQL – como sistema gerenciador de banco de dados;  JSF – para criação das páginas de consulta;  CSS – para alteração do layout;  Spring Tool Suite – como IDE de desenvolvimento;  JAVA – linguagem de desenvolvimento;  JSTL – integração JSF e JAVA.
  12. 12. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 12 MATERIAIS  WSO2 Data Service Server – Serviços de acesso ao banco de dados;  Arduino UNO R3 e Sensores (shilds) – Coletor de temperatura/umidade;  Amazon EC2 – Servidor;  TOMCAT – Servidor de aplicação.
  13. 13. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 13 MODELO DE NEGÓCIO Modelo de negócio:
  14. 14. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 14 METODOLOGIA  Realizado estudo sobre processos avícolas;  Realizado a coleta dos dados do manejo através de um planilha de acompanhamento e um coletor construído utilizando Arduino;
  15. 15. Conjunto de dados Composição da classe Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 15 METODOLOGIA Atributos Classe Dia Estação Altura Comprimento Largura Núm. Bebedouros Linhagem 1 Linhagem 2 Linhagem 3 1 0 3 125 14 3000 0 312 324 C143 2 0 3 125 14 3000 0 312 324 C144 3 0 3 125 14 3000 0 312 324 C145 Classe Atributos Nebolisou Tamanho pinteira Ventilação Mín. Ligada Ventilação Mín. Deligada Temperatura desejada C143 0 60 50 140 31
  16. 16. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 16 METODOLOGIA Interação dos componentes:
  17. 17. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 17 METODOLOGIA Interação dos componentes:
  18. 18. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 18 METODOLOGIA
  19. 19. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 19 METODOLOGIA Interação dos componentes:
  20. 20. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 20 METODOLOGIA Árvore de decisão:
  21. 21. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 21 METODOLOGIA Interação dos componentes:
  22. 22. Instância Sugestão de manejo Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 22 METODOLOGIA Amostra Atributos Alvo Dia Estaçã o Altura Comprime nto Núm. Bebedouros Linhagem 1 Linhagem 2 Linhagem 3 Largura ? A1 1 0 3 125 3000 0 312 314 14 Classe Atributos Nebolisou Tamanho pinteira Ventilação Mín. Ligada Ventilação Mín. Deligada Temperatura desejada C143 0 60 50 140 31
  23. 23. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 23 EXPERIMENTOS  Experimentos : Treinamento X Teste Número de instâncias Percentual Instâncias classificadas corretamente 120 83,33 Instâncias classificadas incorretamente 24 16,66 Total de instâncias 144 100 Treinamento X Manejo empírico Número de instâncias Percentual Instâncias classificadas corretamente 18 70 Instâncias classificadas incorretamente 8 30 Total de instâncias 26 100
  24. 24. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 24 CONCLUSÕES  Como forma de disseminar os conhecimentos necessários para o manejo, as técnicas de raciocínio baseado em casos e árvores de decisão podem ser uma alternativa para o domínio de problema proposto;  Comprovação da possibilidade da utilização de um sistema computacional para auxiliar avicultores no manejo avícola;
  25. 25. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 25 TRABALHOS FUTUROS  Experimentos com outros cenários; – Utilização por diferentes avicultores; – Utilização em diferentes regiões;  Realizar experimentos para validar se o sistema pode influenciar a conversão alimentar;  Desenvolvimento de uma interface com o usuário similar a interface do painel de controle;  Automação do processo de coleta de dados sobre todo o manejo realizado, utilizando sensores integrados com o sistema computacional;  Geração de relatórios e gráficos demonstrando os resultados do manejo realizado;
  26. 26. Curso: Análise e Desenvolvimento de software UTFPR - Pato Branco 26 TRABALHOS FUTUROS  Ampliação dos atributos utilizados pelo classificador;  Redução do período de sugestões de diárias para cada hora;  Aumento do número de informações coletadas durante o manejo para que seja possível fornecer um maior número de informações para o algoritmo no momento da extração do classificador, e um maior número de informações sobre o manejo a ser seguido;  Integração do sistema computacional com o painel de controle do aviário.
  27. 27. UTFPR B- aCnacom dpeu Dsa Pdaotso I Branco – PR Curso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas Trabalho de Conclusão de Curso UMA TÉCNICA DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA BASEADA EM ÁRVORES DE DECISÃO: Um Estudo de Caso em Processos Avícolas Acadêmico: André L. Wirth Prof. Orientador: Dr. Richardson Ribeiro

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