Skip to content

Projeto Final para a disciplina de Circuitos Digitais realizado em 2023.1 na UTFPR. O trabalho se trata de um sistema de implementação do algoritmo de Machine Learning “Árvore de Decisão” com o uso de Scikit-Learn, o qual converte seu resultado em um arquivo VHDL, realizando predições em uma interface de placa implementada no ambiente Quartus.

Notifications You must be signed in to change notification settings

daniapc/projeto-final-digitais

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

17 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Projeto Final Circuitos Digitais

Projeto Final para a disciplina de Circuitos Digitais realizado durante o semestre de 2023.1 na UTFPR. O código foi idealizado para rodar tanto no Windows quanto no Linux.

Informações:

A ideia é desenvolver um código que, dados uma base de dados e um alvo de predições, converta em VHDL a saída de um algoritmo de Machine Learn de Árvore de Decisão utilizando o Framework Scikit-learn. Assim, bastando criar um símbolo e compilar o programa, o usuário tem acesso a uma interface Digital na placa 10M50DAF484C7G para realizar predições conforme cinco atributos fornecidos de entrada.

Instalação:

As instruções a seguir referem-se apenas a quem estiver usando Windows. Para o Linux os procedimentos podem ser análogos.

  • Verifique se o seu computador possui Python 3 instalado.
py --version

Caso contrário, seguir os procedimentos no link: https://www.python.org/downloads/

  • Verifique se o seu computador possui pip instalado.
py -m pip -V

Caso contrário, seguir os procedimentos no link: https://packaging.python.org/pt_BR/latest/guides/installing-using-pip-and-virtual-environments/

  • Verifique se o seu computador possui Scikit-Lean instalado.
py -m pip show scikit-learn

Caso contrário, seguir os procedimentos no link: https://scikit-learn.org/stable/install.html

Como rodar:

  • Em um diretório qualquer, clone esse repositório com o comando:
git clone https://github.com/daniapc/projeto-final-digitais.git
  • No diretório projeto-final-digitais/python/datasets, coloque a base de dados desejada (em csv).

  • No diretório projeto-final-digitais/python/, rode o código:

py _main.py
  • Forneça os dados solicitados. Caso deixar algum em branco, automaticamente será utilizada a base diabetes.csv e o target Diabetes. O arquivo infos.txt presente na pasta /out/ é relevante para informar o atributo com seu respectivo número, bem como o significado dos campos categóricos.

  • No diretório projeto-final-digitais/quartus, abra o arquivo do projeto projeto-final.qpf.

  • Com o ambiente do quartus aberto, crie um símbolo para o arquivo recentemente modificado atributos.vhdl.

  • Compile o projeto e programe-o na placa, seguindo o arquivo anteriormente mencionado.

About

Projeto Final para a disciplina de Circuitos Digitais realizado em 2023.1 na UTFPR. O trabalho se trata de um sistema de implementação do algoritmo de Machine Learning “Árvore de Decisão” com o uso de Scikit-Learn, o qual converte seu resultado em um arquivo VHDL, realizando predições em uma interface de placa implementada no ambiente Quartus.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published