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dc.contributor.advisorNascimento, Anderson Clayton Alves-
dc.contributor.authorJung, Henrique Costa-
dc.identifier.citationJUNG, Henrique Costa. Performance analysis of private classification protocols. 2015. vii, 39 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2015.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, 2015.pt_BR
dc.description.abstractEste trabalho fornece um estudo detalhado sobre a performance de protocolos para Classificação Privada em Aprendizado de Máquina, relacionados a Classificação por Hiperplano. Detalhamos como o desempenho dos protocolos sofre degradação devido tanto ao aumento de classes quanto em relação ao tamanho de cada classe. Por fim, realizamos um estudo usando o banco de dados MNIST, de tamanho significativo. A conclusão a que chegamos é de que para um processamento de um banco de dados completo o custo computacional é considerável, contudo para aplicações envolvendo amostras individuais os protocolos são perfeitamente viáveis.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titlePerformance analysis of private classification protocolspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2016-09-29T20:51:46Z-
dc.date.available2016-09-29T20:51:46Z-
dc.date.submitted2015-12-
dc.identifier.urihttp://bdm.unb.br/handle/10483/14856-
dc.language.isoInglêspt_BR
dc.subjectProcessamento seguro de dadospt_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectCriptografia de dados (Computação)pt_BR
dc.description.abstract1This work provides a detailed study about the performance of Private Machine Learning Classification protocols, related to Hyperplane Classification. We detail how the performance of protocols deteriorates due to the increase in the number of classes and the size of each class. Afterwards, we made a study using the MNIST database, of reasonable size. The conclusion we reached was that to process a full database the computational costs are severe, however for applications with individual samples the protocols are perfectly viable.pt_BR
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