Você como pesquisador da área de Inteligência Artificial, foi designado para analisar os dados coletados das máquinas e equipamentos. Você deve desenvolver um modelo de Aprendizado de Máquina para identificar padrões do equipamento em análise.

Desenvolva o Pipeline completo de um projeto de Aprendizado de Máquina, desde a Análise e preparação dos dados adquiridos até a disponibilização do algoritmo no GitHub.

Foram disponibilizados seis (6) arquivos com extensão .npy. Sabe-se que cada arquivo foi adquirido por um sensor, os dados são oriundos de uma máquina com motor elétrico, os quais foram aquisitados a uma taxa de 10 KHz. Os dados de todos os sensores, foram adquiridos de forma simultânea, ou seja, no mesmo instante de tempo. O arquivo Classes.npy possui diferentes estados de funcionamento dessa máquina, podendo ou não possuir diferentes falhas e/ou funcionamento normal.

A prova prática terá duas etapas: a entrega do projeto e uma entrevista para a apresentação do projeto.

Itens avaliados na entrega do projeto:

• Organização do código;
• Estruturação do projeto no GitHub;
• Interpretação do problema;
• Etapas do Pipeline realizadas e qualidade de sua execução o Pré-processamento, Engenharia de Requisitos, Seleção do Modelo, Avaliação do Modelo, disponibilização dos resultados.

É permitido o uso de qualquer IDE e Biblioteca de Aprendizado de Máquina, desde que respeite às seguintes exigências:

• Linguagem de Programação Python.