Exibir código-fonte para Sistemas autonomos de recomendação e decisão

= Fase I - Estudo  =

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== Título da Idéia  ==

<p style="font-size:20px">''Sistemas autônomos de recomendação e decisão: prospecção para a aplicação no negócio''</p>

== Objetivos  ==

A pesquisa objetiva encontrar aplicações desses sistemas em Telcos no sentido de trazer benefícios à empresa

== Conceito  ==
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Um sistema autônomo é autossuficiente, ou seja, executa suas atividades de forma independente, sem o auxílio de fator externo. Nesse contexto, existem aqueles capazes de '''recomendar itens''' — que podem ser notícias, produtos, música e até pessoas — e aqueles capazes de '''tomar decisões''' ou que indicam qual a melhor decisão a ser tomada em determinado contexto.
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== Características&nbsp;  ==

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Composição de um '''Sistema de Recomendação''':
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Um sistema de recomendação é composto pelos seguintes componentes principais: usuários, objetos, avaliações e um modelo. Os '''usuário'''s são quaisquer pessoas cujos comportamentos são gravados para treinar o sistema ou que recebem recomendações. Os '''objetos''' são, por sua vez, os itens a serem recomendados, sejam eles documentos, filmes, livros e outros. Os sistemas de recomendação são desenvolvidos a partir de técnicas de software que fornecem sugestões de itens a um usuário. A intenção é ajudar os usuários nos processos de tomada de decisão. Quando se pensa no contexto do negócio, por exemplo, em quais produtos comprar, quais filmes assistir ou quais notícias ler. '''Avaliações''' dizem respeito a uma medida quantitativa de utilidade oriunda de um par formado por usuário e objeto, podendo ser uma nota dada a um objeto pelo usuário, por exemplo. Tais avaliações podem ser explícitas, quando há feedback direto do usuário, ou implícitas, quando são registradas informações de comportamento do usuário como, por exemplo, número de cliques. Por fim, os '''modelos''' são utilizados para processar as avaliações ou dados de comportamento e fazer recomendações baseadas no resultado (GADEPALLY et al, 2016).
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[[Arquivo:Rsfuncionamento.JPG|500px|thumb|center|Funcionamento geral de um Sistema de Recomendação]]
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Técnicas de recomendação:
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Tendo em foco as características de um Sistema de Recomendação, pode-se destacar as técnicas ou modelos de geração de recomendação mais difundidas:
*Filtragem Colaborativa:
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Parte do princípio de que, se os usuários tiverem avaliado itens com notas parecidas, possivelmente, seus gostos são similares. Além disso, informações em comum de perfis podem indicar similaridades entre usuários, o que levaria o sistema a indicar itens em comum para usuários com tais perfis. Os usuários, nesse caso, são geralmente agrupados como vizinhos próximos. Essa abordagem não analisa os itens em si e é geralmente utilizada em sites de e-commerce. Sites da Amazon e o Google News são exemplos de aplicações web que utilizam essa técnica.
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*Filtragem Baseada em Conteúdo:
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Nesta abordagem, o foco é dado às características dos itens. A utilidade de um item qualquer para um usuário qualquer é calculada a partir das utilidades de itens similares àquele em questão para o mesmo usuário, que avaliou tais itens similares anteriormente.
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*Abordagens Híbridas:
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A união de características das abordagens anteriores formam técnicas híbridas que objetivam mais eficiência de recomendação. Pode-se, por exemplo, usar pesos para cada tipo de filtragem com intuito de valorizar itens mais acessados, ter listas resultantes do uso de cada abordagem e uní-las e usar Machine Learning para prever qual item o usuário poderá gostar. O serviço de streaming da Netflix é um exemplo de sistema híbrido de recomendação, cuja função é recomendar filmes ou conteúdos aos usuários.
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'''Modelos de Machine Learning:'''

*Supervised Learning
*Unsupervised Learning
*Reinforcement Learning

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De acordo com Cohen (2019), para resolver um problema com Machine Learning são requeridas duas etapas aprendizado e previsão. Na fase de aprendizado, o algoritmo de Machine Learning, com dados de input, gera um modelo treinado, cuja responsabilidade é resolver um problema específico na fase de previsão. A resolução geralmente é a classificação, regressão ou clusterização de novos dados. A figura a seguir demonstra como ocorre esse processo:

[[Arquivo:FuncionamentoML.JPG|500px|thumb|center|Como funciona um algoritmo de Machine Learning]]

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Abaixo é apresentado um caminho que permite ao interessado selecionar o modelo mais indicado para solucionar problemas que envolvam análise de dados. A ferramenta scikit-learn da linguagem Python permite o uso desses modelos de Machine Learning e pode, portanto, ser aplicada na criação de Sistemas que possam ter capacidade de decisão ou recomendação autônomas, ao serem alimentados por dados.

[[Arquivo:Ml_map.png|800px|thumb|center|Caminho para decidir qual modelo de Machine Learning melhor se aplica para resolver determinado problema com dados]]

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De fato, os modelos de Machine Learning são aplicados em diversas áreas de conhecimento. No estudo para classificação de textos árabes de Hassanein e Nour (2019), por exemplo, foram testados, quanto ao desempenho, os modelos Naïve Bayes (NB), Árvores de Decisão, CART e KNN. Já Ed‑daoudy e Maalmi (2019) utilizaram uma versão adaptada e mais rápida da Árvore de Decisão em um sistema, visando prever condições de saúde, relativas a várias doenças, baseando-se em dados de dispositivos IoT oriundos de sistemas de saúde. Por fim, Sun e outros (2019), discutem as técnicas de Machine Learning mais importantes e as dificuldades existentes, quando aplicadas em Redes sem fio ou Wireless Networks, principalmente quando discutem o avanço do 5G e a necessidade de que nós da rede tenham autonomia na tomada de decisões, tendo como base observações locais.
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Aplicações de ML voltadas para sistemas autônomos na indústria Telco
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== Referências Bibliográficas  ==
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*COHEN, J. Artificial Intelligence versus Machine Learning for autonomous robots. 2019; Disponível em: https://becominghuman.ai/artificial-intelligence-versus-machine-learning-for-autonomous-robots-8ce419b63d3c. Acesso em: 25/06/2010;
*SUN, Y. et. al. Application of Machine Learning in Wireless Networks: Key Techniques and Open Issues. 2018;
*HASSANEIN, A.M.D.E., NOUR, M. A proposed model of selecting features for classifying arabic text. 2018;
*SCKIT-LEARN. Choosing the right estimator. Disponível em: https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html. Acesso em: 24/06/2020;
*ED‑DAOUDY, A., MAALMI K. A new Internet of Things architecture for real‑time prediction of various diseases using machine learning on big data environment. 2019;
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== Estudo Dirigido  ==

*Sistemas de Recomendação e Decisão;
**Tipos de Filtragem;
**Python para Análise de Dados;
**Padrões de Arquitetura;
*Machine Learning;
**Tipos de Machine Learning;
**Classes de Modelos de Machine Learning;
***Classificação, Regressão, Clusterização, Redes Neurais, Algoritmos de Deep Learning e Reinforcement Learning e outros;
*Aplicações de Machine Learning em Telcos;

= Fase II - Ensino  =

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== Conteúdo  ==

 Desenvolva um conteúdo que possa transmitir o conhecimento adquirido para outros
 Crie um material (Wiki, PDF, PPT, ...) que possa ser armazenado e facilmente atualizável

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== Apresentação  ==

 Apresente ao grupo (reunião, EAD, Blog, ...)
 Publique aqui

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== Metodologia ==
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 Descrevas as metodologias usadas. Alguns exemplos:

 Estratégia de Job Rotation
 Estudos básicos para conhecimento do potencial
 Estudos básicos para entendimento sobre o problema
 Estudos para dar base aos pesquisadores
 Benchmarking com empresas estrangeiras 
 Aceleradoras de empresas
 Adoção de novas tecnologias
 Utilização da proposta de soluções Open-source
 Priorização no desenvolvimento interno
 Foco na não dependência de fornecedores
 Prática de formação dos talentos necessários 
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= Fase III - Exemplo de Caso de Negócio<br>  =

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== Product Backlog  ==

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 Descreva os requisitos deste projeto
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== Benefícios para quem for oferecer esta solução  ==

     Descrever em tópicos os benefícios que uma pessoa ou uma empresa podem obter: ganhos, receitas, novos negócios, novos produtos, novas parcerias

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== Benefícios para o usuário  ==

     Descrever em tópicos os benefícios para os usuários desta solução.
     Pode se inspirar no Canvas.

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== Direcionadores chave para esta iniciativa  ==

     Descrever em tópicos o que esta iniciativa pode proporcionar

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== Possíveis modelos de negócios  ==

     Descrever em tópicos os possíveis modelos de negócios

== Business Case  ==

     Descrever um exemplo de negócio que permita avaliar a solução comercialmente

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== Alinhamento com Lei do Bem ==
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* Projeto possui algum elemento tecnologicamente novo ou inovador? 
 Elemento tecnologicamente novo ou inovador pode ser entendimento como o avanço tecnológico pretendido pelo projeto, ou a hipótese que está sendo testada
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* Projeto possui barreira ou desafio tecnológico superável? 
 Barreira ou desafio tecnológico superável pode ser entendido como aquilo que dificulta o atingimento do avanço tecnológico pretendido, ou dificulta a comprovação da hipótese
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* Projeto utiliza metodologia/método para superação da barreira ou desafio tecnológico? 
 Metodologia/método para superação da barreira ou desafio tecnológico pode ser entendido como aqueles atividades que foram realizadas para superação da barreira ou do desafio tecnológico existente no projeto
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* Projeto é desenvolvido em parceira com alguma instituição acadêmica, ICT ou startup?
 Se sim, o desenvolvimento tecnológico é executado por associado ou por alguma empresa terceira? qual o nome da empresa? 
 Anexar cópia do contrato
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= Fase IV - Protótipo orientado ao Negócio  =

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== Escopo  ==

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 Explique o escopo deste protótipo

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== Limitações  ==

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 Informe sobre as limitações técnicas, comerciais, operacionais, recursos, etc.

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== PoC  ==

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 Desenvolva um PoC (Proof of Concept)

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== Detalhamento Técnico  ==

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 Descreva especificamente os aspectos técnicos desta pesquisa

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= Cronograma Macro  =

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= Histórico  =

*28/02/2020: Início do desenvolvimento textual a partir dos estudos (Conceito);
*25/03/2020: Revisão bibliográfica para embasar escrita;
*09/04/2020: Continuação de revisão;
*13/04/2020: Definição do objetivo;
*14/04/2020: Início da escrita de 'Características';
*16/04/2020: Continuação da escrita das Características;
*22/05/2020: Conversa com especialista para apontar tópicos essenciais para o estudo dirigido;
*26/05/2020: Execução de revisão bibliográfica com pelo menos 20 artigos sobre modelos de Machine Learning potencialmente utilizáveis em Sistemas de Recomendação e Decisão. A ideia é montar o estudo dirigido com base nas discussões com o especialista, um profissional da área e conhecimento adquirido com os artigos;
*23/06/2020: Escrita sobre modelos de Machine Learning, que geralmente são a base para o funcionamento de sistemas autônomos;
*25/06/2020: Incremento: caminho para se escolher o modelo de machine learning mais indicado. Resumo de aplicações desses modelos em diversas áreas, com destaque para a autonomia de nós de Redes 5G;
*26/06/2020: Conversa marcada com especialista em Data Science, Danilo da DataSprints. Conversaremos sobre Data Science e Sistemas Autônomos;
*30/06/2020: Adição de referências bibliográficas referentes aos modelos de machine learning. Definição de conteúdo mínimo do estudo dirigido;
*10/07/2020: Apresentação de Follow Up ao Leovaldo e Enock. As próximas etapas a se realizar são: procurar referências, Use Cases e Potenciais parceiros
Avaliar parceria com IBM no COR Digital e com Cisco (Willian).
*15/07/2020: Entrei em contato com o William pedindo a documentação sobre as Redes Intuitivas, apresentadas pela CISCO. O link para a apresentação consta na fase II dessa documentação;

= Pesquisadores  =

* Arthur Filipe Sousa Gomes
* Henrique Amaral