Desenvolvimento de modelo de machine learning para análise geoespacial

• Processo: 24/05481-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2024
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Lucas Baldoni
• Beneficiário: Luiz Henrique Buris
• CNAE: Desenvolvimento de programas de computador sob encomenda ; Outras atividades de prestação de serviços de informação não especificadas anteriormente ; Atividades de consultoria em gestão empresarial
• Vinculado ao auxílio: 23/15663-7 - Machine learning aplicado à análise geoespacial para a geração de insights de mercado, AP.PIPE
• Assunto(s): Análise de dados Desenvolvimento Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de Dados | Apredizado de máquina | Apredizado profundo | desenvolvimento | Inteligência Artificial | Inteligência Artificial

Resumo

O(A) Bolsista TT-4A irá estudar a viabilidade de utilização de API e conectores das fontes de informação, considerando o "problema" a ser automatizado para o desenvolvimento do modelo de machine learning. Com a definição do "problema" e as APIs a serem utilizadas, ele(a) irá testar as possíveis técnicas para desenvolver o modelo de machine learning. A primeira será a regressão linear, seguido da técnica de árvores de decisão, redes neurais e outras que possam ser apontadas ao longo do projeto pelos mentores e especialistas que a LINKAGES irá consultar ao longo do PIPE-Fase 1. Definida a técnica, o(a) bolsista desenvolverá o modelo de machine learning ao passo que irá implementar o modelo no ambiente selecionado para testes. Finalizado o modelo, o(a) bolsista realizará testes para garantir seu funcionamento e eficiência.