#004 Data Train GYN: Analisando dados com R e ML na Industria Alimentícia

A Data Train é uma comunidade aberta voltada para a área de dados e inteligência artificial que tem como principal objetivo fomentar e contribuir com a transformação data-driven de pessoas, empresas e sociedade civil através de meetups, eventos, cursos e um bom bate-papo entre profissionais.

No nosso meetup #004 iremos falar sobre como analisar dados longitudinais com R e como utilizar machine learning na indústria alimentícia.

O encontro será realizado na Supera Tecnologia às 19hs do dia 12/12
Endereço: R. C-246, Qd 547 - Lt 02, 43 - Jardim America, Goiânia - GO, 74290-215 - https://goo.gl/maps/wj46RjJA7HDzrpfF6

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Programação das Palestras (19h00 às 21h20):

19h00 – Abertura

19h10 – A chata das dietas: Perder ou Manter? - Uma análise longitudinal utilizando R - Fernanda Kelly

20h00 – Break

20h30 – Descoberta de padrões por meio da Química Analítica e do Aprendizado de Máquina - Nattane Luíza

21h20 - Encerramento

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Descrição detalhada das palestras:

A chata das dietas: perder ou manter?
Fernanda Kelly Romeiro Silva
Dados longitudinais são conjuntos de dados obtidos a partir de mensurações nos mesmos indivíduos ao longo do tempo. Essa característica torna irrealista a pressuposição de independência dos erros. Para contornar esse problema, pode-se utilizar os modelos lineares mistos. A inclusão de efeitos aleatórios no modelo permite a modelagem da dependência entre as observações. Uma opção computacional para o ajuste de modelos mistos é a biblioteca lme4 do software estatístico R. Nesta palestra, objetiva-se demonstrar a seleção de um modelo com uma estrutura de variâncias-covariâncias que melhor ajusta-se aos dados. Como ilustração, será utilizado um conjunto de dados sobre conteúdo de proteína do leite de vacas, disponível no software estatístico R.*

Você sabe dizer se o alimento ou bebida em sua geladeira, fruteira ou adega é autêntico? - O aprendizado de máquina aliado à química analítica pode!
Nattane Luíza da Costa
A indústria alimentícia possui um alto impacto na economia e na saúde. Diversos problemas podem ocorrer durante o crescimento, produção, processamento ou embalagem do produto que podem acarretar problemas econômicos ou afetar a saúde do consumidor. Essas questões não podem ser resolvidas sozinhas à olho nu, necessitando de processos sofisticados para sua identificação e solução. Por meio de processos como a análise de dados utilizando de aprendizado de máquina e técnicas de mineração de dados é possível identificar padrões que podem auxiliar no controle de qualidade e melhoramento do setor alimentício.
Nesta palestra o problema de autenticação de produtos alimentícios será abordado de forma prática em um conjunto de dados reais, mostrando as principais motivações, problemas que acontecem ao obter e analisar dados, assim como os principais algoritmos de classificação e aplicações de métodos de seleção de variáveis utilizando o software R.

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