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http://hdl.handle.net/11422/11448| Especie: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título : | Modelos de aprendizado de máquina em sistemas de workflows científicos |
| Autor(es)/Inventor(es): | Vieira, Gabriel dos Santos |
| Tutor: | Silva, João Carlos Pereira da |
| Tutor : | Faria, Fabricio Firmino de |
| Resumen: | 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. |
| Materia: | Sistemas de informação gerencial Inteligência artificial Workflow científico Aprendizado computacional |
| Materia CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO |
| Unidade de producción: | Instituto de Computação |
| Editor: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Fecha de publicación: | 13-nov-2019 |
| País de edición : | Brasil |
| Idioma de publicación: | por |
| Tipo de acceso : | Acesso Aberto |
| Aparece en las colecciones: | Ciência da Computação |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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