Melhoria da categorização de produtos a partir do uso de algoritmos de aprendizado de máquina e medidas de similaridade

Autores

  • Maicom Sergio Brandão Universidade Federal de São Carlos (UFScar), São Carlos, SP
  • Moacir Godinho-Filho Universidade Federal de São Carlos (UFScar), São Carlos, SP
  • Walther Azzolini Junior Universidade de São Paulo, São Carlos, SP
  • Bruna Christina Battissacco Universidade de São Paulo, São Carlos, SP
  • Josadak Astorino Marçola Universidade Paulista, Araraquara, SP

DOI:

https://doi.org/10.14488/1676-1901.v21i4.4483

Palavras-chave:

Cadastro de produtos, Aprendizado de máquina, Árvore de decisão, Redes Neurais, Naive Bayes

Resumo

O cadastro de produtos é uma atividade primária e essencial de qualquer negócio, mas pode estar cercada por várias armadilhas quando é feitaexclusivamente de forma manual, pois inconsistências nos cadastros podem gerar análises incorretas sobre o negócio, resultando emdecisões equivocadas. Nesse sentido, o uso de técnicas de aprendizado demáquina pode contribuir para melhorar esse processo. O presente estudo avaliou o uso de diferentes algoritmos e estratégias de aprendizado de máquina em uma atividade de categorização de produtos a partir de suas descrições em uma empresa com alta frequênciade criação de novos produtos. Um novo processo foi sugerido a partirda escolha do melhor algoritmo, que apresentou potencial para a redução de erros e revisou o tipo de processo de totalmente manual para semiautomatizado. Além do ganho específico parao caso analisado, o artigo também apresenta o caminho de construção, validação e escolha de modelos de aprendizado, o que contribui para a reprodutibilidade em outros contextos.

 

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Publicado

25-03-2022

Como Citar

Brandão, M. S., Godinho-Filho, M., Azzolini Junior, W., Battissacco, B. C. ., & Astorino Marçola, J. (2022). Melhoria da categorização de produtos a partir do uso de algoritmos de aprendizado de máquina e medidas de similaridade. Revista Produção Online, 21(4), 2093–2124. https://doi.org/10.14488/1676-1901.v21i4.4483

Edição

Seção

Artigos