CirrosifierApp-TRAINEES1

Classificador de Estágio e Situação da Cirrose Biliar Primária

Tabela de conteúdos

1. Sobre
2. Features
3. Homepage
4. Descrição do Projeto
5. Visualização de Dados
6. Classificação de Estágio
7. Classificação de Situação
8. Como Rodar Localmente
9. Tecnologias e Ferramentas
10. Autores
11. Repositório do Projeto de desenvolvimento dos Modelos

Sobre

O Cirrosfier é um projeto proveniente da rotação de Trainees 1, da TAIL (Technology and Artificial Intelligence League). A rotação tem como intuito ensinar e introduzir novos integrantes aos conceitos e práticas de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial. Durante a rotação, foram desenvolvidos 4 modelos para classificar tanto o Estágio do paciente (1, 2 e 3), quanto a Situação ('Sobreviveu', 'Transplante', 'Morte'). Como fruto dessa prática, no Cirrosifier implantamos os dois, modelos que obtiveram melhor acurácia por classificação, que em ambos os casos, foi o modelo de Light Gradient Boost Machine. Este aplicativo não estava inicialmente no escopo do projeto, mas ao fim da rotação, a equipe decidiu desenvolvê-lo para trazer algo novo e concreto. Mais pra frente estará disponível o link para o repositório do projeto de Análise de Dados e Desenvolvimento dos Modelos.

Confira o site da TAIL

Repositório do Projeto de Análise de Dados e Modelagem

Features

• Homepage
• Descrição do projeto, membros e o que foi desenvolvido.
• Visualização de Dados
• Classificação de Estágio
• Classificação da Situação

Homepage

Descrição do Projeto

Visualização de Dados

Classificação de Estágio

Classificação de Situação

Como rodar localmente

Caso queira rodar localmente, você irá inicialmente precisar dessas ferramentas instaladas:

• Git,
• Python

Além disto é preferível que se tenha uma IDE para manipular o projeto como o VSCode.

🎲 Rodando Localmente

Primeiramente clone o projeto

# Clone este repositório
$ git clone [email protected]:ricktherunner/CirrosifierApp-TRAINEES1.git

# Acesse a pasta do projeto no terminal/cmd
$ cd CirrosifierApp-TRAINEES1

Para instalar as dependências, recomendamos que primeiro crie um ambiente virtual.

# Crie o ambiente
python -m venv myenv

# Ative o ambiente
myenv\Scripts\activate

Agora pode instalar as dependências

# Instale as dependências
$ pip install -r requirements.txt

Por fim, rode a aplicação

# Execute a aplicação em modo de desenvolvimento
$ python -m streamlit run app.py

# O servidor inciará na porta:8501 - acesse <http://localhost:8501>

Tecnologias e Ferramentas

As seguintes ferramentas foram usadas na construção do projeto:

• Python
• Streamlit
• Pandas

Confira o que foi usado no desenvolvimento dos modelos em:

Cirrosifier-TRAINEES1

• 

Autores

Rodrigo Veríssimo	Davi Ribeiro
Gabriele Targino	Joyce Ribeiro
Luis Henrique	Pedro Henrique
Rafael Henrique

Repositório do Projeto de desenvolvimento dos Modelos

Cirrosifier-TRAINEES1