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Ferramenta de auxílio à rotulagem
(2019) Efeiche, Gustavo; Astur, Lucas S.; Andrade, Marcelo G. de; Campos, Pedro C.
No âmbito do Machine Learning , algoritmos de classificação dependem da coleta de uma grande quantidade de amostras para aprendizado, e estas precisam estar devidamente rotuladas. A rotulagem de amostras, no entanto, é algo custoso e demorado, principalmente por ser feita, na maioria das vezes, de maneira manual por profissionais de rotulagem. Neste contexto, o objetivo do projeto é criar uma ferramenta que auxilia rotuladores, construindo uma aplicação de rotulagem que se utiliza da técnica de Active Learning. O resultado esperado com a utilização desta técnica, aliada a uma interface de rotulagem intuitiva, é uma diminuição do custo geral deste processo. Ao final da primeira etapa do PFE foi desenvolvida um protótipo funcional da ferramenta de rotulagem. Nesta segunda parte do projeto final, buscou-se desenvolver features pendentes, bem como o aprimoramento das já existentes. Os principais pilares da segunda etapa foram os seguintes: um novo Web App mais profissional seguindo toda a linha de design e UX da IBM, um dashboard de gerenciamento de projetos com informações de acurácia, membros e permissões, e uma nova arquitetura do backend assíncrona com fila de tarefas. Com o desenvolvimento desses pilares, passou-se de uma prova de conceito para um protótipo mais fidedigno ao produto final esperado.