Aprimoramento de Modelos de Classificação com Dados Enriquecidos via Web Scraping: Um Estudo de Caso da Competição Dog Breed Identification - Faria, Marcos V. M.; Dias, Ludmila; Ferreira, Eduardo O. P.; Paixão, Thiago M.; Boldt, Francisco A. (Anais da Escola Regional de Informática do Espírito Santo (ERI-ES); 2024: Anais da IX Escola Regional de Informática do Espírito SantoDO - 10.5753/eries.2024.244695, 2024)
Este artigo apresenta um estudo sobre o uso de Web Scraping para a extração automatizada de dados da web, visando aprimorar modelos de classificação por meio do enriquecimento da base de dados de treinamento. Nos experimentos, utilizamos duas bases de dados: uma proveniente da competição “Dog Breed Identification” do Kaggle, que serviu de estudo de caso, e uma resultante da fusão desta com a base de dados extraída via scraping. No processo de extração, empregamos a biblioteca Puppeteer e outras ferramentas auxiliares em determinadas etapas do processo. O modelo de classificação adotado foi o Xception. Os resultados das bases de dados foram comparados através das métricas de Acurácia, Recall, Precisão e F1 Score. Concluímos que a adição de dados via web scraping pode melhorar o desempenho de classificação, desde que uma limpeza dos dados seja aplicada.