Classificação de imagens residenciais para pesquisa personalizada em sites e chatbots do ramo imobiliário

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Blumenau. Engenharia de Controle e AutomaçãoO mercado de crédito imobiliário brasileiro é um setor muito importante para economia do país e que representa uma quantia significativa de seu PIB, além disso, o setor imobiliário é um mercado muito competitivo em que o atendimento e a experiência do cliente são de extrema importância para o sucesso do seu negócio. Este trabalho visa desenvolver um sistema de busca personalizada que proporciona uma melhor experiência para a procura de imóveis possibilitando ao cliente escolher uma imagem, de um conjunto predefinido de imagens, que melhor define o imóvel pretendido e colocar como argumento de entrada na sua busca via chatbot ou página web. Este trabalho apresenta desde a criação dos conjuntos de dados contendo imagens de fachadas de casas residenciais, seu tratamento e rotulação, até o estudo e execução de algoritmos de visão computacional para a extração de características de imagens e técnicas de aprendizado de máquina, em especial Redes Neurais Convolucionais, para classificação. Por fim, todos os dados obtidos pelos diversos testes realizados são expostos e analisados.The Brazilian real estate credit market is a very important sector for the country’s economy that represents a significant amount of its GDP, furthermore, the real estate sector is a very competitive market in which customer service and experience are extremely important for the business success. This work aims to develop a personalized search system that provides a better experience for the search of properties, allowing the customer to choose an image, from a predefined set of images, that best defines the desired property and place it as an input argument in their search via chatbot or web page. This paper will cover from the creation of datasets containing images of residential house facades, their treatment and labeling, to the study and execution of computer vision algorithms for the extraction of image features and machine learning techniques, in particular Convolutional Neural Networks, for classification. Finally, all data obtained by the several tests performed will be exposed and analyzed

Estratégias de Construções de Comitês de Classificadores Multirrótulos no Aprendizado Semissupervisionado Multidescrição

Classificação multirrótulo é um problema de aprendizado supervisionado no qual um objeto pode estar associado a múltiplas classes. Dentre os diferentes métodos de classificação multirrótulo destacam-se os métodos BR (Binary Relevance), LP (Label Powerset) e RAkEL (RAndom k-labELsets). O trabalho realizou um estudo sobre as construções de comitês de classificadores multirrótulos construídos através da aplicação de técnicas de aprendizado semissupervisionado multidescrição. Os comitês de classificadores utilizados nos experimentos foram o Bagging, Boosting e Stacking; como métodos de transformação do problema utilizamos os métodos BR, LP e Rakel; na classificação multirrótulo semissupervisionada multidescrição foi utilizado o Co-Training; foram aplicados cinco diferentes algoritmos como classificadores base: k-NN (k Vizinhos Mais Próximos), J48 (Algoritmo de Indução de Árvores de Decisão), SVM (Máquinas de Vetores Suporte), NB (Naive Bayes) e o JRip (Extended Repeated Incremental Pruning). Todos os experimentos utilizaram a metodologia de validação cruzada com 10 grupos (10-fold Cross-Validation) e o framework MULAN, o qual é implementado utilizando o WEKA. Para os tamanhos dos comitês de classificadores adotamos os valores 3, 5, 7 e 9. Para a análise dos resultados foi utilizado o teste esta- tístico de Wilcoxon. Ao final das análises experimentais, verificou-se que a abordagem semissupervisionado apresentou resultados competitivos em relação ao aprendizado supervisionado, uma vez que as duas abordagens utilizadas apresentaram resultados estatisticamente semelhantes.  

Aplicação de aprendizado ativo em um algoritmo de detecção de novidade em fluxos contínuos

Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)O crescimento exponencial da tecnologia proporcionou uma aquisição de dados em grande escala, com isso surgiu a necessidade de se manipular essas grandes quantidades de dados que aparecem de forma ilimitada e em alta velocidade. Trabalhar com fluxos contínuos de dados se tornou uma tarefa desafiadora. Algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina se tornaram obsoletos para atuarem em cenários dinâmicos, esses algoritmos entendem que o fluxo dos dados é finito e a natureza dos dados é estacionária. Nos últimos anos pesquisadores tem desenvolvido trabalhos para tratar classificação e detecção de novidade em fluxos contínuos. Classificar dados em um ambiente dinâmico e uma tarefa custosa, visto que classificação em fluxos contínuos está diretamente relacionada a mudança e evolução de conceitos, o algoritmo precisa atualizar o seu modelo de decisão de forma incremental para melhor classificar os dados que vão surgindo ao longo do tempo. Este trabalho tem por objetivo melhorar a capacidade preditiva de um algoritmo de classificação existente na literatura, o MINAS. Para isso, foram propostas novas implementações de técnicas de aprendizado ativo comumente utilizadas na literatura, estas técnicas supõem invocar um especialista de domínio para rotular apenas uma amostra de instâncias. Foram realizados experimentos comparando as abordagens propostas com a versão original do MINAS e foi realizada uma análise do impacto disso na performance do algoritmo. Os resultados indicam que a metodologia empregada têm potencial para resolver problemas relacionados a classificação em cenários dinâmicos