Modelos de aprendizado de máquina em sistemas de workflows científicos

Vieira, Gabriel dos Santos

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/11448

Type:	Trabalho de conclusão de graduação
Title:	Modelos de aprendizado de máquina em sistemas de workflows científicos
Author(s)/Inventor(s):	Vieira, Gabriel dos Santos
Advisor:	Silva, João Carlos Pereira da
Co-advisor:	Faria, Fabricio Firmino de
Abstract:	Diante do aumento da quantidade de dados somado ao ganho de processamento, surgiram pesquisas utilizando técnicas de aprendizado de máquinas capazes de analisar um grande volume de dados. Com o avanço destas pesquisas, foram desenvolvidos formas de extrair conhecimento de diversos tipos de dados tais como: tomograﬁas, músicas, livros, fotos, vídeos e séries temporais. Isso fez com que proﬁssionais de diversos setores utilizassem este método de pesquisa com base na computação para testar suas hipóteses. O objetivo deste trabalho é utilizar o conceito de workﬂow cientíﬁco num experimento de aprendizado de máquina a ﬁm de estruturar a pesquisa e facilitar a integração destes proﬁssionais de modo que seja possível criar experimentos e compartilhar aprendizado utilizando uma linguagem comum a todos. Para isso, utilizamos uma ferramenta de gerenciamento de workﬂow cientíﬁco chamada VisTrails adicionamos recursos de aprendizado de máquina nesta ferramenta.
Keywords:	Sistemas de informação gerencial Inteligência artificial Workﬂow cientíﬁco Aprendizado computacional
Subject CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO
Production unit:	Instituto de Computação
Publisher:	Universidade Federal do Rio de Janeiro
Issue Date:	13-Nov-2019
Publisher country:	Brasil
Language:	por
Right access:	Acesso Aberto
Appears in Collections:	Ciência da Computação

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