| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Braz, Fabricio Ataides | - |
| dc.contributor.author | Arantes, Vinícius Franco da Cunha | - |
| dc.identifier.citation | ARANTES, Vinícius Franco da Cunha. Serviço de seleção de características para problemas de aprendizado de máquina. 2015. 54 il. Monografia (Bacharelado em Engenharia de Software)—Universidade de Brasília, Brasília, 2015. | pt_BR |
| dc.description | Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2015. | pt_BR |
| dc.description.abstract | A área de Aprendizado de Máquina tem crescido muito e ganhado muitos adpetos, o que faz com que cada vez mais seja necessário aprender a lidar e tratar o gigante volume de dados gerados diariamente por diversos usuários espalhados pelo mundo. Tendo em vista toda essa massa de dados, é preciso saber selecionar quais deles são realmente relevantes. Para poder melhor selecionar esses dados existe o Processo de Seleção de Características. Este trabalho apresenta um estudo sobre como é esse processo e como esse processo auxilia os problemas de Aprendizado de Máquina, além de mostrar resultados que incentivam o uso dessas técnicas. Finalmente, esse trabalho realiza a implementação de um serviço para selecionar características em meio a uma base utilizando modelos de seleção de características. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Inteligência artificial | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Aprendizado do computador | pt_BR |
| dc.title | Serviço de seleção de características para problemas de aprendizado de máquina | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2016-09-30T12:44:39Z | - |
| dc.date.available | 2016-09-30T12:44:39Z | - |
| dc.date.submitted | 2015-11-27 | - |
| dc.identifier.uri | http://bdm.unb.br/handle/10483/14863 | - |
| dc.language.iso | Português | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | The Machine Learning area has been growing a lot and aquiring many adepts, which makes increasingly more necessary to learn how to deal and treat the giant volume of data daily generated by diverse users around the world. Having all this mass of data in mind, it’s necessary to know how to select the really relevant ones. To be able to better select this data there is the Feature Selection Process. This work shows a study about what is this process and how this process helps the Machine Learning problems, it also shows results that incetivate the use of these techniques. Finally, this work implements a service for feature selection in a datase using the feature selection models. | pt_BR |
| Aparece na Coleção: | Engenharia de Software
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