Development of a Machine Learning Platform

Adoption of machine learning is becoming widespread, thus, it is natural to see a more comprehensive adoption of this technology by companies to, not only to enhance their products and services, but also to offer greater market competitiveness. Having said that, and attending to this new paradigm, the present dissertation is focused on the implementation of a platform to optimize and enhance the development of projects in the area of machine learning. This challenge arises from a proposal put forward by company GMV, which aims to make the machine learning process more accessible and intuitive for its workers and, in parallel, to ensure high levels of consistency and productivity in the development of its projects. Based on all these assumptions, a first approach is made in this dissertation, laying both on how a machine learning project is organized as well as on the problems that arise throughout its development. First, a study was made of the functioning of some platforms already present in the market, in order to understand which problems they intend to solve and which solution or solutions have been developed to address them. Then, the characteristics to be integrated in the platform were identified. The study and comparison of some technologies present in the market allowed us to select and implement the most promising ones regarding the characteristics previously identified. Finally, the proposed solution is presented, explaining both the functioning of the platform and the options taken throughout its development.Numa altura em que se preconiza a adoção, cada vez mais generalizada, da aprendi- zagem automática, é com naturalidade que se assiste a uma adesão mais abrangente por parte das empresas a esta tecnologia. Não só para potenciar os seus produtos e serviços, mas também porque oferece uma maior competitividade no mercado. Posto isto, e aten- dendo a todo este novo paradigma, surge a presente dissertação, que tem como foco o desenvolvimento de uma plataforma que permita otimizar e potenciar o desenvolvimento de projetos na área de inteligência artificial. Este desafio surgiu de uma proposta apre- sentada pela empresa GMV, que pretende tornar o processo de aprendizagem automática mais acessível e intuitivo para os seus trabalhadores e, paralelamente, assegurar níveis elevados de consistência e produtividade no desenvolvimento dos seus projetos. Partindo de todos estes pressupostos, nesta dissertação foi feita uma primeira aborda- gem, quer sobre como é organizado um projeto de aprendizagem automática, quer aos problemas que existem ao longo do seu desenvolvimento. Posteriormente, foi feito um estudo do funcionamento de algumas plataformas já presentes no mercado, por forma a compreender quais os problemas que pretendem resolver e qual a solução ou soluções desenvolvidas para os colmatar. Feita esta análise, prosseguiu-se com a identificação das características a integrar na plataforma. Após este passo, seguiu-se o estudo e comparação de algumas tecnologias presentes no mercado tendo em vista a implementação das mais promissoras e que contemplassem as características identificadas previamente. Por fim, é apresentada a solução proposta, com a explicação quer do funcionamento da plataforma, quer das opções tomadas ao longo do seu desenvolvimento

Future financial institution for young population- value proposition concept with special focus on transactional banking products

CEMSThe present Work Project is centered on a CEMS MIM Business Project developed with MasterCard in Warsaw, Poland. The main outcomes of the project were a thorough knowledge of the FinTech industry and its future trends, a deep understanding of the preferences and expectations of university students and young workers regarding financial services and the suggestion of a value proposition for an innovative financial mobile application. The present report presents the methodology used to achieve the aforementioned outcomes, as well as a complete academic discussion focused on the theories concerning new product development

Desenvolvimento de técnicas de inteligência artificial para a calibração de modelos numéricos de materiais

Nowadays, Finite Element Analysis (FEA) is currently being widely used in the design and development of new parts and their attained results are generally accepted as trustworthy. However, the accuracy of these results highly depends on the ability of the simulation software to reproduce the material’s behaviour. So, the calibration of constitutive material models is of extreme importance. Even though the developments in Digital Image Correlation techniques and full-field measurements have proven to be effective for both linear and non-linear models, Finite Element Model Updating (FEMU) and Virtual Fields Method (VFM) are complex and time-consuming. In this work, a new parameter identification methodology is developed, which uses an artificial neural network (ANN) to directly model the inverse problem. The ANN model is trained using data from the FEA direct problem, resulting in an accurate calibration solution. The proposed methodology was validated using two heterogeneous test: a tensile test on a dogbone specimen and the biaxial cruciform test.Actualmente, o uso da Análise de Elementos Finitos (FEA) está a ser utilizado no projecto e desenvolvimento de novas peças e os resultados alcançados são geralmente aceites e confiáveis. No entanto, a precisão desses resultados depende muito da capacidade do software de simulação numérica em reproduzir o real comportamento dos materiais. Portanto, a calibração dos modelos constitutivos de materiais é de extrema importância. Embora os desenvolvimentos em técnicas de correlação digital de imagem e medições de campo completo provem ser eficazes para modelos lineares e não lineares, a actualização do modelo de elementos finitos (FEMU) e o método dos campo virtual (VFM) são complexos e demorados. Neste trabalho, uma nova metodologia de identificação de parâmetros é desenvolvida, que utiliza uma rede neuronal artifical (ANN) para modelar diretamente o problema inverso. O modelo ANN é treinado usando dados do problema direto desenvolvido no FEA, e resulta na calibração precisa da solução. A metodologia proposta é validada usando dois casos de estudo de ensaios heterogéneos: ensaio de tração e um ensaio biaxial cruciforme.Mestrado em Engenharia Mecânic

Multi-people tracking using a distributed camera network: application to a university campus

Dissertação de mestrado em Engenharia de Telecomunicações e InformáticaNesta dissertação é explorado o tema da monitorização de múltiplos objetos no contexto de um ”smart campus”, com foco no contexto específico num campus universitário, sendo este o tema principal do projeto de investigação Lab4USpace. A monitorização de múltiplos objetos, especialmente de pessoas, é relevante para diversas aplicações, incluindo aplicações de vigilância, mobilidade e inteligência ambiental. No entanto, torna-se particularmente desafiante no contexto de espaços abertos, às quais exigem soluções com múltiplas câmaras com problemas inerentes, tais como a reidentificação. O objetivo desta dissertação é desenvolver um framework capaz de fornecer informações sobre o percurso de várias pessoas ao longo do campus universitário usando um cenário com múltiplas câmaras. A solução visa não só a monitorização de uma pessoa num único cenário, mas também em todo o campus, coberto por diversas câmaras com ou sem sobreposição. Esta dissertação discute os diversos desafios enfrentados durante o desenvolvimento deste projeto, incluindo preocupações com a privacidade e segurança dos utilizadores do campus. Com isso, optou-se por não enviar imagens para nenhuma aplicação, tratando apenas das informações estritamente retiradas da monitorização das pessoas. Um dos principais desafios foi desenvolver um framework que rastreie vários objetos num ambiente de um ”smart campus”, abordando desafios de espaços abertos e problemas de reidentificação. Além disso, devido aos recursos computacionais limitados, foi usado um computador de bordo para lidar com processamento de imagens e operações relacionadas às técnicas de visão computacional de maneira mais eficaz. O framework proposto utiliza modelos de deteção de objetos e algoritmos de monitorização em tempo real que foram comparados neste contexto específico. Depois de pesquisar outras alternativas, a estrutura usa o modelo YOLOv7-tiny para deteção de objetos, BoT-Sort para a monitorização dos vários objetos e Deep Person Reid para a reidentificação. O programa foi desenvolvido em Python e juntamente a ele foi também criado um website para alterar as configurações do sistema de monitorização utilizando o framework Flask. Um message broker também foi utilizado para a comunicação entre os diversos componentes do sistema. Os testes de validação demonstram a eficácia da framework proposta na monitorização das várias pessoas em todo o campus. O sistema proposto contribui significativamente para o desenvolvimento de soluções de múltiplas câmaras mais eficientes e eficazes para aplicações de ”smart campus”, com benefícios potenciais para a segurança, proteção e gestão do campus. No geral, esta dissertação apresenta uma estrutura que rastreia de maneira eficaz várias pessoas num ambiente de ”smart campus”. A framework é uma contribuição importante para o desenvolvimento na área do ”smart campus” e tem potencial para desenvolvimento futuro e aplicações para além do campus universitário.This dissertation explores the topic of object multi-tracking in the context of a smart campus, focusing on the specific context of a university campus, being the main topic of the Lab4USpace research project. Multi-tracking of objects, especially people, is relevant for different applications, including surveillance, mobility, and ambient intelligence. However, it becomes particularly challenging in open spaces, which require multi-camera solutions with inherent issues like re-identification. The objective of this dissertation is to develop a framework capable of providing information about the path of multiple people throughout the university campus using a multi-camera scenario. The solution aims not only to track a person in a single scenario but also over the entire campus, covered by various cameras with or without overlapping. This dissertation discusses the challenges faced during the development of this project, including concerns about the privacy and security of campus users. As a result, the decision was made not to send images for any application, dealing only with the information strictly retrieved from the tracking. One main challenge was developing a framework that tracks multiple objects in a smart campus environment, addressing the challenges of open spaces and re-identification issues. Additionally, due to limited computational resources, an edge computer was used to handle image processing and computer vision-related operations more effectively. The proposed framework uses different object detection models and real-time tracking algorithms that were compared in this specific context. After researching other alternatives, the framework uses the YOLOv7 tiny model for object detection, BoT-Sort for multiple object tracking, and Deep Person Reid for re-identification. The program was developed in Python and alongside it was also created a website to change the configurations of the tracking system using the Flask framework. A message broker was also used for communication between the various components of the system. Validation tests demonstrate the effectiveness of the proposed framework in tracking multiple people across the campus. The proposed framework significantly contributes to developing efficient and effective multi-camera solutions for smart campus applications, with potential benefits for campus safety, security, and management. Overall, this dissertation presents a framework that effectively tracks multiple people in a smart campus environment. The framework is an important contribution to the smart campus context and has the potential for future development and applications beyond the university campus

Equity research - D.R. Horton, INC.

Mestrado Bolonha em FinançasD.R. Horton, Inc, (DHI) é a maior empresa de construção residencial dos Estados Unidos da América, de acordo com o número de casas fechadas, operando em simultâneo divisões de serviços financeiros e arrendamento, possuindo participação majoritária na empresa Forestar (FOR). Para avaliar a empresa, o método de Custo Médio Ponderado de Capital foi utilizado, onde uma análise dos Fluxos de Caixa Descontados foi realizada para o negócio como um todo, uma vez que as receitas geradas pelas operações de construção residencial representam, à data de Q3FY2023, 92% das receitas consolidadas da empresa. Esta avaliação gera uma recomendação de compra, com um preço-alvo, à data de 30 de Setembro de 2024, de $133.06, representando um potencial de valorização de 24relativamente ao preço registado a 30 de Setembro de 2023 de$107.47, com um risco médio. De modo a suportar o caso base do relatório, outros métodos como Avaliação Relativa foram utilizados.D.R. Horton, Inc, (DHI) is the largest homebuilder in the United States of America, as per number of houses closed, also operating financial services and renting operations, and owning a majority share in the company Forestar (FOR). To value the company, the Weighted Average Cost of Capital method was employed, where a discounted cash flow analysis was developed for the business as a whole, as revenues for the homebuilding operations account for, as of Q3FY2023, 92% of its consolidated revenues. The valuation generated a buy recommendation, with a September 30th, 2024, price target of $133.06, representing an upside potential of 242023, closing price of$107.47, with medium risk. To support the base case of the report, other methods such as Relative Valuation were also applied.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

The big 5 leagues: The determinants of football transfer fees

This study aims to identify which determinants have a significant effect on football transfer fees, in the 2019/2020 summer transfer market, and for the European Big 5 leagues, using a sample of 436 individual transfers. Following Ante´s work (2019), the analysis is conducted through stepwise regression with backwards elimination with an elimination measure of p >= .2. The study identifies players’ and performance characteristics, contract duration, the domestic league players are transferred to, and playing position as the determinants of transfer fees which have a positive or negative effect. Minutes Played, Goals, Through Balls, Contract Duration, Premier League and Strikers are some of the main determinants which show a positive effect on transfer fees. On the other hand, Age (squared), Fouls, Clearances and Central Defender present a negative impact. Furthermore, differences across the sub-samples concerning the Big 5 leagues, transfer size and playing position can be identified which suggests that the overall results, that is, the results from the full sample might not be the right path in terms of statistical analysis for determinants of transfer fees.Este estudo pretende identificar os determinantes que têm um efeito significativo nos valores de transferência de jogadores de futebol, no mercado de transferências do verão de 2019/2020, e para as 5 principais ligas Europeias, utilizando uma amostra de 436 transferências. Dando continuidade ao trabalho de Ante (2019), a análise é conduzida através de regressões stepwise com eliminação para trás com uma medida de eliminação de p >= 0.2. O artigo identifica características dos jogadores, performance, duração de contrato, ligas para onde o jogador é transferido e posições em campo como determinantes do valor de transferência, que podem ter um efeito positivo ou negativo. Minutos Jogados, Golos, Passes em Profundidade, Duração de Contrato, Liga Inglesa e Ponta de Lança são alguns dos determinantes que afetam positivamente o valor de transferência. Por outro lado, Idade (ao quadrado), Faltas, Alívios e Defesa Central apresentam um efeito negativo. Além disso, são identificadas diferenças ao longo dos subgrupos relativos às 5 principais ligas Europeias, valor de transferência e posição em campo, o que sugere que os resultados relativos à amostra total podem não ser o caminho a seguir em termos de análise estatística relativamente aos determinantes do valor de transferência

Avaliação da automatização de processos de negácio em serviços partilhados

Comunicação apresentada no 8º Congresso Nacional de Administração Pública – Desafios e Soluções, em Carcavelos de 21 a 22 de Novembro de 2011.Com a implementação de serviços partilhados na Administração Pública Portuguesa, foi necessário encontrar formas eficientes responder às necessidades dos Organismos, bem como potenciar estratégias dos próprios serviços partilhados. A automatização de processos assente numa arquitectura SOA, visou dar resposta a estas necessidades. No entanto, para avaliar os efectivos ganhos decorrentes da automatização, é necessário traduzi-los em benefícios mensuráveis. Este artigo centra-se na proposta de um modelo de avaliação de benefícios que visa responder a estas necessidades