Neste projeto foi desenvolvido um modelo de Machine Learning como solução para o desafio proposto por meio do uso de Ciência de Dados. Meu objetivo principal foi colocar em prática meu aprendizado sobre a biblioteca Hyperopt para otimização de hyperparâmetros e a aplicação do algoritmo XGBoost.
Objetivo principal: Prever quanta impureza há no concentrado de minério.
A impureza do minério é medida a cada hora, desta forma, se fosse possível prever a quantidade de sílica (impureza), que está no concentrada de minério, seria de grande ajuda ao processo, uma vez que poderia-se antecipar a tomada de decisões. Fazendo assim, a execução de ações corretivas com antecedência (redução de impureza) e também ajudando o meio ambiente (reduzindo a quantidade de minério que vai para o rejeito à medida que se reduz a sílica no concentrado de menério)
- Análise e Visualização de Dados
- Otimização de Hyperparâmetros