Page 16 - INATEL - Revista Fetin 39ª- Vol8

AI Fight

Equipe: Daniel Ferreira | Fabrício da Silveira | Marcus Chagas
Orientador: Yvo Marcelo Chiaradia Masselli

Inteligência artificial é a inteligência similar à humana, porém exibida por mecanismos ou
software. Para o aprendizado é usado um banco de dados como o ‘Dados Históricos do
UFC-Fight de 1993 a 2019’ retirado do site Kaggle. Percebe-se que existe uma grande
quantidade de dados com informações detalhadas de cada lutador como também de cada
luta. Sabe-se que com esses dados podem ser feitas diversas aplicações em inteligência
artificial. Com base nisso, o sistema desenvolvido usará os dados para aprender como com-
binar informações para produzir previsões das lutas do ‘UFC-Fight de 2020’.

projeto

O banco de dados (BD) ‘Dados Históricos do UFC-Fight de 1993 a 2019’ têm as informa-
ções das lutas como data, horário, município, estado, país, nome dos lutadores e árbitros,
informações individuais de cada lutador antes da luta e também muitos detalhes individuais
dos acontecimentos durante a luta. Dentre essas informações serão usadas apenas as in-
formações dos nomes dos lutadores que serão representados pelas cores ‘vermelho’ e ‘azul’
com características individuais como idade, altura, alcance e peso. E consequentemente,
o resultado final da luta. Para produzir as previsões das lutas de 2020 usaremos uma inte-
ligência artificial com base em aprendizado de máquina através dos dados passados, em
que o mesmo aprendizado poderá prever lutas futuras, através do software Orange.

funcionamento

Através do software Orange, o sistema de inteligência arti- das lutas de 1993 até 2019. Depois de treinarmos nosso
ficial aprende como combinar informações coletadas do BD modelo com exemplos rotulados, usamos este mesmo mo-
do Kaggle para produzir previsões úteis em dados nunca delo para prever o rótulo em exemplos não rotulados que
antes vistos como as lutas de 2020. Então, é como se fosse serão os resultados das lutas de 2020 já ocorridas, porém o
um rótulo, no qual estamos prevendo que, no caso do ven- sistema não sabe do resultado, e por isso não irá interferir.
cedor da luta, as ‘features’ são as variáveis de entrada dos Então, o treinamento significa criar ou aprender um mode-
lutadores e as suas características individuais, ambas em lo, ou seja, você mostra os exemplos rotulados e permite
regressão linear simples. Usamos banco de dados rotula- que o modelo aprenda gradualmente os relacionamentos
dos para treinar o modelo, isto é, exemplos com resultados entre os recursos e o rótulo.

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