{"id":1109,"date":"2019-12-06T15:06:21","date_gmt":"2019-12-06T18:06:21","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/?p=1109"},"modified":"2019-12-06T15:06:21","modified_gmt":"2019-12-06T18:06:21","slug":"banca-de-tcc-samuel-freitas-oliveira","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/notcc\/banca-de-tcc-samuel-freitas-oliveira\/","title":{"rendered":"Banca de TCC – Samuel Freitas Oliveira"},"content":{"rendered":"

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS
\nCENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOL\u00d3GICO
\nTRABALHO DE CONCLUS\u00c3O DE CURSO
\nApresenta\u00e7\u00f5es Finais (2019\/2)<\/p>\n

\nMinera\u00e7\u00e3o de dados utilizando algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina para prever a demanda da startup Donamaid e como o clima influ\u00eancia
\npor
\nSamuel Freitas Oliveira<\/p>\n
\nCurso:
\nCi\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o<\/p>\n

Banca:
\nProf. Ricardo Matsumura de Araujo (orientador(a))
\nProf. Marilton Sanchotene de Aguiar
\nGustavo Henrique Smaniotto<\/p>\n

Data: 09 de dezembro de 2019<\/p>\n

Hora: 16:00<\/p>\n

Local: Sala 249 – Anglo<\/p>\n

Resumo do Trabalho:\u00a0<\/p>\n

Atualmente o volume de dados gerado por dia cresce de forma muito r\u00e1pida e empresas procuram formas de como explorar estes dados, de modo que, possam entender os anseios de seus clientes. Com isso se faz necess\u00e1rio uma abordagem que possibilite a explora\u00e7\u00e3o desses dados de forma r\u00e1pida e eficaz para isso \u00e9 utilizada aprendizado de m\u00e1quina uma t\u00e9cnica da intelig\u00eancia artificial (IA). Sabendo da import\u00e2ncia dos dados este trabalho em parceira com a startup Donamaid que \u00e9 uma empresa incubada na Universidade Federal de Pelotas(UFPel), que tem como objetivo fazer a conex\u00e3o entre diaristas e clientes que necessitam contratar os servi\u00e7os de limpeza oferecidos pela empresa. Este trabalho prop\u00f5e-se a coletar os dados da empresa Donamaid, referentes a demanda de servi\u00e7o e relaciona-los com os dados climatol\u00f3gicos da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecu\u00e1ria (Embrapa). A partir dos dados coletados pretende-se responder se \u00e9 poss\u00edvel prever a demanda dos agendamentos de servi\u00e7os de limpeza e que fatores contribuem para prever a demanda dos pedidos agendados e como o clima influencia a demanda dos agendamentos. Para prever a demanda \u00e9 usada 4 algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina Random Forest(RF), XGBoost, Multilayer Perceptron e Long Short Term Memory(LSTM). Entre os algoritmos testados obtivemos os melhores resultados com o modelo MLP, onde conclu\u00edmos que o fator climatol\u00f3gico n\u00e3o interfere na demanda de agendamento de servi\u00e7o da Donamaid.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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