Introdução
Neste tutorial, vamos explorar o Wolfram Language e como ele pode ser integrado em projetos de análise de dados, utilizando o framework Wolfram EntityStore. O Wolfram Language é uma linguagem de programação poderosa que combina computação simbólica e numérica, e é ideal para científicos de dados e praticantes de Machine Learning. Neste artigo, você encontrará uma abordagem prática para construir um projeto que armazena entidades, processa dados e aplica algoritmos de aprendizagem de máquina. Vamos trabalhar com exemplos práticos, desde a configuração do ambiente até a implementação de um modelo de aprendizado de máquina, permitindo que você aproveite ao máximo os recursos do Wolfram Language para suas análises.
Etapas
Instalação do Wolfram Language
Certifique-se de que você possui uma instalação do Wolfram Language. Você pode obter uma versão de avaliação ou uma licença do Wolfram Mathematica. Após a instalação, abra o Wolfram Notebook para começar.
commands# Verifique a instalação do Wolfram Language
WolframKernel -versionCriando um Projeto no Wolfram Notebook
Crie um novo arquivo de notebook no Wolfram Language. Neste arquivo, vamos começar a importar as bibliotecas necessárias para trabalhar com EntityStore e configurar o ambiente.
notebook_codeImporting ["Wolfram`EntityStore`"]
Definindo Entidades e Propriedades
Utilize a funcionalidade EntityStore para definir entidades e suas propriedades. Crie uma entidade chamada ‘Produto’ que tenha um nome e um preço. Podemos usar o seguinte código para essa definição.
notebook_codeEntityStoreCreate[<| "Produto" -> <| "Nome" -> "String", "Preco" -> "Real" |> |> ]
Inserindo Dados na EntityStore
Agora, vamos inserir alguns dados de exemplo na entidade ‘Produto’. Use o código abaixo para adicionar produtos à sua EntityStore.
notebook_codeEntityStoreInsert["Produto", <| "Nome" -> "Produto A", "Preco" -> 10.0 |>, <| "Nome" -> "Produto B", "Preco" -> 15.5 |>]
Consultando Dados da EntityStore
Para verificar se os dados foram inseridos corretamente, consulte a EntityStore usando o seguinte comando.
notebook_codeEntityStoreQuery["Produto"]
Preparando os Dados para o Machine Learning
Após inserir e consultar os dados, precisamos preparar esses dados para o algoritmo de Machine Learning. Neste passo, vamos converter os dados da EntityStore para uma estrutura que pode ser usada pelo modelo.
notebook_codedata = EntityStoreQuery["Produto"]; preparedData = data[[All, {"Nome", "Preco"}]];
Treinando um Modelo de Machine Learning
Com os dados preparados, podemos agora criar e treinar um modelo de Machine Learning. Usaremos um modelo de regressão linear como exemplo para prever o preço de produtos com base em suas características.
notebook_codemodel = Predict[preparedData, Method -> "LinearRegression"];
Testando o Modelo Treinado
Depois de treinar o modelo, podemos testá-lo com novos dados. Utilize dados fictícios para prever o preço de um novo produto.
notebook_codetestData = <| "Nome" -> "Produto C", "Característica" -> valorC |>; predictedPrice = model[testData];
Visualizando Resultados
Após a validação do modelo, vamos visualizar os resultados para entender melhor as previsões que fizemos. Usaremos gráficos para ilustrar os dados de entrada versus as previsões.
notebook_codeListLinePlot[{preparedData[[All, 1]], predictedPrice}, PlotLegends -> {"Dados Reais", "Previsões"}]
Conclusão e Próximos Passos
Com a conclusão deste tutorial, você agora possui uma compreensão básica de como usar o Wolfram Language e a EntityStore para integrar o Machine Learning em seus projetos de análise de dados. Explore mais algoritmos e técnicas para aumentar a complexidade e robustez de suas análises.
notebook_codePrint["Projeto concluído!"]
Conclusão
Neste tutorial, você aprendeu como utilizar o Wolfram Language junto com o framework EntityStore para implementar um projeto de Machine Learning focado em análise de dados. Desde a instalação até a implementação de um modelo preditivo básico, você viu como é fácil integrar as funções poderosas do Wolfram Language para gerenciar dados e aplicar algoritmos de aprendizado. Com este conhecimento, você pode explorar ainda mais o potencial do Wolfram Language para projetos mais complexos e análises aprofundadas em Machine Learning.