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Utilização de técnicas de Aprendizado de Máquina aliadas aos saberes tradicionais para apoio ao processo de inovação na produção de cachaça artesanal em Abreus - MG

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Utilização de técnicas de Aprendizado de Máquina aliadas aos saberes tradicionais para apoio ao processo de inovação na produção de cachaça artesanal em Abreus - MG

Projeto de Extensão Edital 08/2017 - IF Sudeste MG, Campus Barbacena

Orientador: Prof. Rafael José de Alencar Almeida
Bolsistas:

Gráfico aprendizado de máquina aplicado à produção de cachaça

Trabalho baseado em processos de cunho científico, cultural e educativo junto à comunidade de produtores de cachaça artesanal de Abreus / MG, para o mapeamento dos fatores e parâmetros envolvidos no desenvolvimento das variedades do produto, correlacionados à sua qualidade sensorial. Estes indicadores serão utilizados no desenvolvimento de uma ferramenta de software baseada em técnicas de inteligência artificial para mapear o impacto de cada variável de produção na qualidade do produto final, e possibilitar o uso de simulações durante o desenvolvimento de novos tipos de cachaça – proporcionando orientações quantitativas a serem combinadas com os saberes tradicionais na inovação do produto, e reduzindo os custos dos processos de experimentação durante a produção.

Configuração e instalação

Caso ainda não tenha, instale a versão do Python3 disponível em https://www.python.org/downloads, de acordo com sua distribuição.

Vamos utilizar o virtualenv, onde será possível a instalação de todas as dependências utilizadas no programa em um ambiente virtual. No linux, em distribuições baseada no Debian, o Virtualenv pode ser instalado com o comando:

$ sudo apt-get install virtualenv

Clone ou baixe este repositório e descompacte na pasta:

$ git clone https://github.com/rafjaa/aprendizado_maquina_aguardente.git 

Entre na pasta do projeto e crie um ambiente virtual com virtualenv, especificando a versão utilizada do Python:

$ virtualenv env --python=python3

Após a criação é necessário ativar o ambiente, o mesmo pode ser realizado com o comando:

$ source ./env/bin/activate

Com o ambiente virtual ativado, instale as dependências, listadas no arquivo "requirements.txt":

(env)$ pip install -r ./requirements.txt

Com o ambiente configurado, entre na pasta "/app" e execute o arquivo "server.py". Após, abra o navegador e vá para o endereço: http://127.0.0.1:5000:

(env)$ python server.py

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