Álcool, açúcares e bits: Aprendizado de Máquina e a química dos vinhos
Projeto desenvolvido para a VI FECIB 2017
1º colocado na categoria Projeto Didático EM
Orientador: Prof. Rafael José de Alencar Almeida
Coorientador: Luciano Carlos de Paiva
Alunos do Curso Técnico em Química:
- Nícolas de Freitas Amaral
- Pedro Henrique Oliveira da Silva
- Thiago Henrique Reis
O presente trabalho tem como objetivo apresentar de forma didática o que é o Aprendizado de Máquina, suas aplicações nas mais diversas áreas do conhecimento e seus impactos na sociedade moderna. Será demonstrado um exemplo prático de aprendizado de máquina contextualizado em relação à química dos vinhos, ilustrando como a Química está presente no cotidiano, e como redes neurais artificiais podem ser aplicadas em diversos domínios de problemas. Pretende-se estimular os visitantes a construírem um novo olhar sobre como a tecnologia, aliada às áreas tradicionais do conhecimento, possibilita a construção de novas realidades e possibilidades, pautadas na inovação e na multidisciplinaridade.
Instalação e configuração
Caso ainda não tenha, instale a versão do Python3 disponível em https://www.python.org/downloads, de acordo com sua distribuição.
Vamos utilizar o Virtualenv, onde será possível a instalação de todas as depêndencias, utilizadas no programa, em um ambiente virtual. No linux, em distribuições baseada no Debian, o Virtualenv pode ser instalado com comando:
$ sudo apt-get install virtualenv
Clone ou baixe este repositório e descompacte na pasta:
$ git clone https://github.com/rafjaa/machine_learning_fecib.git
Entre na pasta do projeto e crie um ambiente virtual com Virtualenv, especificando a versão utilizada do Python:
$ virtualenv qlv --python=python3
Após a criação é necessário ativar o ambiente, o mesmo pode ser realizado com o comando:
$ source qlv/bin/activate
Com o ambiente virtual ativado, instale as dependências, listadas no arquivo "requirements.txt":
(qlv)$ pip install -r requirements.txt
Com o ambiente configurado, entre na pasta "/src" e execute o arquivo "server.py". Após, abra o navegador e vá para o endereço: http://127.0.0.1:5000:
(qlv)$ python server.py