Relatório de Projeto de Licanciatura. O portal da ADECO

A gestão das organizações não governamentais (ONG’s) apresenta dificuldades peculiares devido a falta de financiamento, o que dificulta a contratação de recursos humanos qualificados e a aquisição de ferramentas de gestão adequadas. Mesmo sem prosseguirem fins lucrativos, estas instituições procuram novas formas de gerir sua estrutura organizacional procurando atingir a missão e os objetivos definidos no seu planeamento. A ADECO - Associação para Defesa do Consumidor - é uma ONG de intervenção cívica e de solidariedade social na defesa dos legítimos interesses de todos os consumidores, e em particular, dos seus associados. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um Sistema de Informação Web para a ADECO, que permita automatizar, simplificar e agilizar a informação através de duas vertentes: a pública e a privada. A vertente privada trata da gestão dos seus sócios e suas reclamações e a vertente pública do desenvolvimento de um Site para apresentação de informações, de notícias, e de áudios e vídeos dos programas transmitidos nos órgãos de comunicação social locais. O sistema foi desenvolvido na linguagem PHP, com o auxílio dos Framewoks Codeigniter e Bootstrap e a base de dados criada em MySql, utilizando o sistema de gestão de base de dados (SGBD), Phpmyadmin.

Protótipo de testes para aprendizagem com classificadores múltiplos

Os classificadores múltiplos são processos que utilizam um conjunto de modelos, cada um deles obtido pela aplicação de um processo de aprendizagem para um problema dado. Combinam vários classificadores individuais, em que para cada um deles são utilizados dados de treino para gerar limites de decisão diferentes. As decisões produzidas pelos classificadores individuais contém erros, que são combinados pelos classificadores múltiplos de forma a reduzir o erro total. Estes têm vindo a ganhar uma crescente importância devido principalmente ao facto de permitirem obter um melhor desempenho quando comparado com o obtido por qualquer um dos modelos que o compõem, principalmente quando as correlações entre os erros cometidos pelos modelos de base são baixos. A investigação nesta área tem crescido, tornando-se uma área de investigação importante. No entanto, para que o desempenho seja melhor do que o desempenho obtido por cada classificador individualmente, é necessário que cada um deles produza uma decisão diferente originando uma diversidade de classificação. Esta diversidade pode ser obtida tanto pela utilização de diferentes conjuntos de dados para o treino individual de cada classificador, como também pela utilização de diferentes parâmetros de formação de diferentes classificadores. Apesar disso, a utilização de classificadores múltiplos para aplicações no mundo real pode apresentar-se como dispendiosa e morosa. Tem-se notado nos dias de hoje que o desenvolvimento web tem vindo a crescer exponencialmente, assim como o uso de bases de dados. Desta forma, combinando a forte utilização da linguagem R para cálculos estatísticos com a crescente utilização das tecnologias web, foi implementado um protótipo que facilitasse a utilização dos classificadores múltiplos, mais precisamente, foi desenvolvida uma aplicação web que permitisse o teste para aprendizagem com classificadores múltiplos, sendo utilizadas as tecnologias PHP, R e MySQL. Com esta aplicação pretende-se que seja possível testar algoritmos independentes do software em que estejam desenvolvidos, não sendo necessariamente escritos em R. Nesta Dissertação foi utilizada a expressão “classificadores múltiplos” por ser a mais comum, apesar de ser redutora e existirem outros termos mais genéricos como por exemplo modelos múltiplos e ensemble learning.