Python + Jupyter Notebook
- Arthur Barbero LinkedIn / Github;
- Felippe Alves LinkedIn / Github;
- Gabriel Landim LinkeIn / Github;
- José Vinícius LinkedIn / Github.
- Thyago Odorico LinkeIn / Github.
Este projeto tem como objetivo apresentar os conhecimentos adquiridos e a criação de uma IA baseada nas ferramentas acima para a avaliação da matéria de Intenligência Artificial da FATEC SJC (Faculdade de Tecnologia de São José dos Campos)
2019 foi um ano que irá ficar nos arautos da história, principalmente pela grande pandemia de uma nova doença com origem nos países asiáticos, uma evolução da SARS, denominada COVID-19.
A ideia de passar novamente por uma epidemia assusta qualquer pessoa nos dias atuais, e olhando as ações que foram tomadas, a única forma de minimizar os problemas e causas é a rápida identificação e comunicação, ou seja, informação.
Considerada como o novo petróleo, a informação é tida como o grande recurso dos dias atuais, e não são poucos os tipos de softwares que tentam acessar e coletar nossos dados dia após dia na esperança de vincular nossos dados ao consumo ou estilo de vida, para que as empresas possam oferecer seus serviços ou despontar à frente de seus concorrentes.
Com essa visão, a informação também pode ser usada para o bem das sociedades, basta que consigamos reter informações dos usuários de forma inteligente, concisa e transparente.
Desta maneira, utilizaremos formas de capturar informações, retê-las e utilizá-las de forma a identificar novas doenças, padrões de relacionamento entre doenças-pacientes e doenças-sintomas, padrões de localidade e gerar insights de possíveis novas epidemias.
A Inteligência Artificial entra neste cenário auxiliando o projeto como um todo e se beneficiando de seus dados que serão coletados ao longo de seu uso visando a implementação de modelos treinados à uma aplicação WEB.
Anaconda for environment.
Com os dados que possuimos e com todas nossas limitações, podemos perceber que nas avaliações realizadas, temos uma acurácia de cerca de 50% dos ranqueamentos e similaridades ocorridos em cima dos nossos dados de sintomas e doenças. Porém, identificamos que para aprendizados não-supervisionados, na maioria dos casos estudados, após a utilização dos algoritmos de ranqueamento e similaridade, o resultado encontrado pode ou não apresentar resultados favoráveis para seu objetivo, simplesmente por se tratar de aprendizagem não supervisionada.
Os resultados do projeto e seus códigos podem ser vistos no próprio Github, clicando aqui, porém, caso deseje rodar o projeto localmente, segue os requisitos:
- Python 3.6;
- Bibliotecas podem ser encontradas aqui;
- Qualquer IDE;
- Jupyter Notebook.
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Clone o projeto:
git clone https://github.com/arthurbarbero/EpidemIA.git
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Crie um ambiente separado do seu python global e acesse:
conda create --name epidemiia python=3.6 conda activate epidemiia
Para mais informações sobre criação de ambientes com Anaconda, acesse aqui.
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Instale as dependencias rapidamente pelo arquivo
requirements.txt
:pip install -r requirements.txt
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Inicie o jupyter notebook na raiz da pasta do seu repositório clonado:
jupyter notebook
Este comando em seu terminal irá iniciar um servidor local iniciando também uma página do Chrome. A partir desta pagina acesse o arquivo Exemplo.ipynb e siga os passos do exemplo.