Contextualização

A linguagem de programação Python tornou-se um dos pilares do desenvolvimento de software e análise de dados devido à sua simplicidade sintática e à ampla variedade de bibliotecas e frameworks disponíveis. Este projeto foca em um dos usos mais populares e importantes do Python no mundo moderno - Machine Learning.

Machine learning, ou aprendizado de máquina, é uma área da Inteligência Artificial dedicada ao desenvolvimento de técnicas computacionais sobre o aprendizado de processos a partir de dados. Ele nos permite fazer previsões ou tomar decisões baseadas em dados. Utilizamos machine learning todos os dias em nossas vidas, mesmo sem perceber. Quando o Google Maps calcula a rota mais rápida para o trabalho, ou quando a Netflix recomenda um filme, está sendo usado o machine learning.

A principal biblioteca para construir modelos de machine learning no Python é a Scikit-learn. Ela fornece uma variedade de algoritmos supervisionados e não supervisionados no Python. É considerada uma biblioteca poderosa, pois fornece todas as ferramentas, desde o pré-processamento de dados até os algoritmos, além de funções para a seleção de modelos, ajuste de parâmetros e avaliação.

Introdução

Antes de começarmos a construir nossos primeiros modelos de machine learning, temos que entender o processo básico deles. Começamos dividindo nosso conjunto de dados em um conjunto de treinamento e um conjunto de teste. O conjunto de treinamento é onde vamos 'ensinar' nosso modelo. O conjunto de teste é independente e é onde testamos o nosso modelo.

Depois de dividir os dados, escolhemos um algoritmo para iniciar o treinamento. Neste processo, o algoritmo tenta aprender padrões nos dados de treinamento. Quando terminamos o treinamento, temos que testar o modelo para saber o quão bem ele aprendeu esses padrões.

No teste, comparamos as previsões do nosso modelo com os valores reais para avaliar seu desempenho. Existem várias métricas para avaliar o desempenho, como a acurácia para classificação e o erro quadrático médio para regressão.

Materiais Complementares

Para aprofundar seu entendimento sobre o tema:

1. [Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow] - Livro com uma abordagem muito prática de machine learning e deep learning com Python usando scikit-learn e TensorFlow.
2. [Python Data Science Handbook] - Livro online gratuito com muitos exemplos práticos de manipulação de dados, visualização e machine learning.
3. [Documentação do scikit-learn] - Site oficial do scikit-learn, com exemplos de todos os tipos de algoritmos e maneiras de avaliar e ajustar os modelos.
4. [Kaggle] - Plataforma online com cursos gratuitos de introdução a machine learning e data science.

Atividade Prática

Previsão do Sucesso de um Filme com Python e Machine Learning

Objetivo do Projeto

O principal objetivo deste projeto é utilizar Python e Machine Learning para analisar um dataset de filmes e criar um modelo de previsão para o sucesso de um filme. Para isso, os alunos devem estar aptos a realizar a limpeza e o preparo do dataset, seguido pelo treinamento, teste e avaliação do modelo de Machine Learning.

Materiais Necessários

• Python 3.8 ou superior.
• Jupyter Notebook ou qualquer ambiente de desenvolvimento Python de sua escolha.
• Bibliotecas Python: Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib e Seaborn.
• Dataset de filmes: [TMDB 5000 Movie Dataset]

Descrição Detalhada do Projeto

O grupo, de 3 a 5 alunos, terá que trabalhar colaborativamente para preparar o ambiente de desenvolvimento, carregar e preparar o dataset, identificar as variáveis relevantes, selecionar e treinar um modelo de Machine Learning, executar o teste do modelo e finalmente construir um relatório completo com os resultados e discussões obtidos.

Passo a Passo Detalhado

1. Configurar o ambiente de desenvolvimento com as bibliotecas Python necessárias.
2. Carregar o dataset do TMDB 5000 Movie Dataset na aplicação.
3. Analisar e explorar o dataset utilizando métodos de análise descritiva, verificar a qualidade dos dados e identificar problemas potenciais no dataset.
4. Realizar a limpeza e o preparo dos dados. Tratar valores ausentes, remover outliers e transformar dados categóricos, se necessário.
5. Realizar a seleção das características (Feature Selection) que serão usadas no modelo de Machine Learning.
6. Escolher um modelo de Machine Learning que seja adequado para o tipo de tarefa (nesse caso, provavelmente uma tarefa de regressão ou de classificação).
7. Separar o conjunto de dados em treinamento e teste.
8. Treinar o modelo usando o conjunto de treinamento.
9. Testar o modelo usando o conjunto de teste e recolher métricas para avaliar o desempenho do modelo.
10. (Opcional) Ajustar o modelo, se necessário, e repetir os passos de treinamento e teste.
11. Preparar um relatório escrito explicando os métodos empregados e os resultados obtidos.

Entregas do Projeto

I. Código Python do projeto, incluindo a preparação do dataset, seleção das características, escolha, treinamento e teste do modelo.

II. Documento detalhando a execução do projeto:

• Introdução: Descrição breve do problema abordado e sua relevância no âmbito real.
• Desenvolvimento: Passar pelos detalhes de como o projeto foi realizado, incluindo a preparação dos dados, a seleção de características, a escolha e o treinamento do modelo. Explicar como o modelo foi testado e apresentar as métricas de desempenho utilizadas.
• Conclusão: Explicar o que foi aprendido com o projeto, pontuar possíveis melhorias no modelo e aflorar outras questões que possam surgir.
• Bibliografia: Citar as fontes consultadas para o desenvolvimento do projeto.

Como forma de facilitar o entendimento e a correção, o documento deve ser organizado em seções, tal como especificado acima. Além disso, sempre que possível, incluir trechos de código, gráficos, tabelas ou outras ilustrações para enriquecer e fundamentar o conteúdo.