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Board Guard

Board Guard é um projeto que utiliza Machine Learning para prever falhas em placas eletrônicas com base em dados de testes funcionais. O objetivo é antecipar falhas e realizar correções para aumentar a produtividade e a qualidade do processo de fabricação.

Tabela de Conteúdos

  1. Descrição do Projeto
  2. Tecnologias Utilizadas
  3. Instalação e Configuração
  4. Como Executar
  5. Como Contribuir
  6. Licença

Descrição do Projeto

O projeto Board Guard tem como objetivo prever falhas em placas eletrônicas usando um modelo de Machine Learning treinado com dados de testes funcionais. Através de análises e previsões, é possível antecipar problemas e realizar correções antes que as falhas ocorram, melhorando a produtividade e a eficiência na fabricação.

Tecnologias Utilizadas

  • Python: Linguagem principal para desenvolvimento do modelo e scripts.
  • Scikit-Learn: Biblioteca para Machine Learning e avaliação de modelos.
  • NumPy: Biblioteca para operações numéricas.
  • Matplotlib e Seaborn: Bibliotecas para visualização de dados e resultados.
  • Joblib: Para salvar e carregar modelos treinados.

Instalação e Configuração

  1. Clone o repositório:

    git clone https://github.com/marcostulliosouza/board-guard.git
cd board-guard

  2. Crie e ative um ambiente virtual:

    python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Para Windows: venv\Scripts\activate

  3. Instale as dependências:

    pip install -r requirements.txt

  4. Prepare os dados:

Certifique-se de ter os arquivos de dados necessários (X_train.npy, X_test.npy, y_train.npy, y_test.npy) na pasta correta.

Como Executar

O projeto inclui um script principal para executar todas as etapas do processo. Para executar o projeto, utilize o seguinte comando:

python main.py

O script main.py executa as seguintes etapas:

  1. Treina o modelo usando os dados de treinamento.
  2. Avalia o modelo usando os dados de teste.
  3. Exibe as métricas de desempenho, como matriz de confusão, relatório de classificação e curva ROC.

Como Contribuir

Se você deseja contribuir para este projeto, siga estas etapas:

  1. Faça um Fork do Repositório: Clique no botão “Fork” no canto superior direito do repositório.
  2. Crie uma Nova Branch: Crie uma branch para suas alterações:
git checkout -b minha-nova-branch
  1. Faça suas Alterações: Edite, adicione ou remova arquivos conforme necessário.
  2. Commit e Push: Faça o commit das suas alterações e envie para o seu fork:
git add .
git commit -m "Descrição das alterações"
git push origin minha-nova-branch
  1. Crie um Pull Request: Vá para o repositório original e crie um Pull Request a partir da sua branch.

Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - consulte o arquivo LICENSE para mais detalhes.

Esse README.md fornece uma visão geral completa do projeto, instruções para instalação, configuração e execução, bem como orientações para contribuição. Ajuste conforme necessário para refletir com precisão o seu projeto.