Crie dashboards interativos com Python e Gradio para machine learning

São Paulo — InkDesign News —Recentemente, um novo projeto demonstrou o uso de machine learning para desenvolver um painel de dados interativo, utilizando a biblioteca Python Gradio. Esta ferramenta é fácil de usar e permite aos desenvolvedores criar interfaces para modelos de aprendizado de máquina.

Arquitetura de modelo

O painel foi construído em cima de um CSV contendo 100 mil registros sintéticos de vendas. A arquitetura utiliza bibliotecas como Pandas para processamento de dados e Matplotlib para visualizações. O design foi planejado com a intenção de que o layout e a funcionalidade fossem similares a outros frameworks, como Streamlit.

“A Gradio facilita o desenvolvimento de interfaces para modelos de aprendizado de máquina.”
(“Gradio simplifies the development of interfaces for machine learning models.”)

— Desenvolvedor, Projeto Gradio

Treinamento e otimização

A geração de dados sintéticos é realizada através de um algoritmo em Python, que define variáveis como order_id, customer_id e o total de vendas. Os dados são filtrados com base em categorias e datas, e a biblioteca também garante que as visualizações sejam atualizadas dinamicamente quando novos filtros são aplicados.

“Os usuários podem escolher intervalos de datas e categorias de produtos, refletindo suas escolhas em tempo real.”
(“Users can select date ranges and product categories, reflecting their choices in real-time.”)

— Engenheiro de dados, Projeto Gradio

Resultados e métricas

Os testes iniciais demonstraram que a interface responde rapidamente, mesmo com a manipulação de grandes volumes de dados. A métrica de performance atingiu níveis satisfatórios, com um tempo de resposta medido em segundos, resultando em uma experiência de usuário fluida. As visualizações incluem gráficos de receita ao longo do tempo, por categoria e os 10 produtos mais vendidos.

“Com a Gradio, é possível demonstrar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficaz.”
(“With Gradio, it’s possible to showcase machine learning models quickly and effectively.”)

— Cientista de dados, Universidade de São Paulo

A pesquisa proposta acerca do uso de machine learning para a visualização de dados em negócios é promissora, sugerindo que ferramentas como Gradio podem revolucionar a forma como interagimos com dados. A próxima etapa envolve a implementação em ambientes de produção para validar sua eficácia em cenários do mundo real.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)