{"id":2816,"date":"2023-10-02T20:32:39","date_gmt":"2023-10-02T23:32:39","guid":{"rendered":"http:\/\/prologis.ufsc.br\/wordpress\/?p=2816"},"modified":"2024-01-21T15:23:30","modified_gmt":"2024-01-21T18:23:30","slug":"machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/prologis.ufsc.br\/wordpress\/?p=2816","title":{"rendered":"Machine Learning"},"content":{"rendered":"\n

O termo \u2018Machine Learning’ \u00e9 quase autoexplicativo, o computador aprende a partir de dados e experi\u00eancias anteriores, mas como isso acontece? Em qual contexto este m\u00e9todo pode ser utilizado? Neste post voc\u00ea encontra uma introdu\u00e7\u00e3o sobre o assunto, trazendo tamb\u00e9m alguns exemplos de aplica\u00e7\u00f5es em estudos desenvolvidos no laborat\u00f3rio.

O aprendizado computacional \u00e9 resultado do desenvolvimento de algoritmos e modelos que fazem com que o computador aprenda a partir de informa\u00e7\u00f5es e experi\u00eancias pr\u00e9vias, sem ser explicitamente programado para realizar uma tarefa espec\u00edfica. O objetivo do Machine Learning \u00e9 permitir que os sistemas aprendam e melhorem sua performance a partir de dados, sem a necessidade de interven\u00e7\u00e3o humana constante, aplicando o conhecimento adquirido na resolu\u00e7\u00e3o de novos desafios.

Os modelos de Machine Learning s\u00e3o treinados com dados hist\u00f3ricos e padr\u00f5es, utilizados para prever ou classificar novos dados com base em suas caracter\u00edsticas, aprendendo continuamente assim que novas informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o recebidas. Existem v\u00e1rias t\u00e9cnicas de Machine Learning, incluindo aprendizado supervisionado, n\u00e3o supervisionado e por refor\u00e7o.

Os modelos desenvolvidos podem ser aplicados para an\u00e1lise de dados, reconhecimento de fala, vis\u00e3o computacional, processamento de linguagem natural, previs\u00e3o de demanda, detec\u00e7\u00e3o de fraudes, personaliza\u00e7\u00e3o de conte\u00fado, identifica\u00e7\u00e3o de imagens, e muito mais.

Com todas essas fun\u00e7\u00f5es o Machine Learning se torna cada vez mais importante e relevante para empresas e organiza\u00e7\u00f5es em todo o mundo.

Aqui no laborat\u00f3rio, alguns alunos aplicaram Machine Learning em suas pesquisas das mais diversas tem\u00e1ticas. Caso queira ver mais de seu desenvolvimento e as diferentes aplica\u00e7\u00f5es propostas, confira os artigos:

1- Integration of Machine Learning and Simulation for dynamic rescheduling in Truck Appointment Systems – Simulation Modelling Practice and Theory –\u00a0Dispon\u00edvel aqui<\/a>

2- A data-driven approach to adaptive synchronization of demand and supply in omni-channel retail supply chains –\u00a0Dispon\u00edvel aqui<\/a>

3- A supervised machine learning approach to data-driven simulation of resilient supplier selection in digital manufacturing –\u00a0Dispon\u00edvel aqui<\/a>

4- Machine Learning in Production Scheduling: An Overview of the Academic Literature. –\u00a0Dispon\u00edvel aqui<\/a>

5- Towards a data-driven predictive-reactive production scheduling approach based on inventory availability. –\u00a0Dispon\u00edvel aqui<\/a><\/p>\n

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