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Aprendizado não Supervisionado de Websensors aplicado em Desafios de Big Data para Agronegócios
Protocolo do SIGProj:   263803.1429.169765.15032017
De:20/01/2017  à  07/08/2018
 
Coordenador-Extensionista
  Ricardo Marcondes Marcacini
Instituição
  UFMS - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
Unidade Geral
  CPTL - Câmpus de Três Lagoas
Unidade de Origem
  CPQ - Comissão Setorial de Pesquisa
Resumo da Ação de Extensão
  Motivada pela diversidade de aplicações que podem ser derivadas por meio de algoritmos para extração de conhecimento da web, uma nova direção de pesquisa denominada Websensors tem como objetivo converter padrões extraídos de várias fontes da web em um conjunto de sinais, representado por meio de séries temporais, que permitem observar, estudar e monitorar o comportamento de um fenômeno de interesse. Devido ao grande volume de dados, variedade de fontes de informação e requisitos de velocidade para análise desses dados, os websensors são modelos computacionais com grande potencial para lidar com os desafios atuais relacionados à temática de Big Data; que recentemente tem recebido muita atenção na literatura e indústria pelos resultados promissores obtidos na resolução de tarefas complexas de tomadas de decisão. Nesse contexto, entre as atividades recentes desenvolvidas pelos membros do GEPIC (Grupo de Estudo e Pesquisa em Inteligência Computacional - UFMS), há um particular interesse em explorar websensors aplicado em desafios de Big Data para o domínio de agronegócios. Atividades prévias, como a coleta e organização de uma base de 14 anos de notícias (composta por milhões de registros) e resultados preliminares tem demonstrado que este é um caminho promissor. Dessa forma, a proposta geral deste projeto é utilizar conhecimento implícito em uma base histórica de milhões notícias sobre agronegócios no Brasil para aprender padrões, ao longo do tempo, que possam ser explorados para explicar o comportamento passado e predizer comportamento futuro no domínio de agronegócios, com apoio de algoritmos de aprendizado não supervisionado de máquina.
Palavras-chave
   websensors, aprendizado de máquina, big data, agronegócios, agrupamento de dados
Público-Alvo
  
Situação
  Atividade CONCLUÍDA
Contato
  
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