Estratégias de aprendizado de máquina para aperfeiçoamento do controle de qualidade de produtos - Fontes, Juliana de Abreu (2024)
A gestão e análise de grandes volumes de dados são desafios complexos impulsionados pelo avanço tecnológico no monitoramento de processos e produtos. Neste contexto, destaca-se a relevância da seleção criteriosa de variáveis e de estratégias avançadas de pré-processamento, como fusão de dados e engenharia de variáveis, para aprimorar o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina. A presente tese apresenta proposições inovadoras para otimizar o controle da qualidade e autenticidade de produtos, reduzindo custos operacionais e melhorando a performance dos modelos analíticos. O primeiro artigo visa identificar as técnicas analíticas e variáveis mais relevantes para avaliar a autenticidade de amostras de Cialis® e Viagra®. Para tanto, integra a estratégia de fusão de dados de baixo nível (LLDF) com o algoritmo de classificação XGBoost. Na sequência, é realizada uma análise descritiva detalhada dos achados, evidenciando como a combinação dessas técnicas não apenas proporciona resultados numéricos precisos, mas também direciona a análise para uma interpretação mais detalhada do problema. O segundo artigo propõe uma estrutura de duas fases que incorpora uma etapa inicial de pré- seleção de comprimentos de onda (COs) orientada por agrupamento de CO, integrada a uma abordagem baseada em wrapper. A proposta foi aplicada a 11 conjuntos de dados FTIR/NIR de diferentes domínios, com o objetivo de classificar amostras em níveis de qualidade e autenticidade. Por fim, o terceiro artigo aborda o desenvolvimento e implementação de um método que combina etapas de seleção e de engenharia de variáveis. O estudo avalia a contribuição de cada etapa do método proposto no aprimoramento da eficácia dos modelos de aprendizado de máquina. A proposta foi validada em 8 conjuntos de dados FTIR/NIR de diferentes domínios com o objetivo de classificar amostras em níveis de qualidade e autenticidade.