Seleção de atributos usando LAID e sua implementação em sistemas de computação de alto desempenho

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorMorgado, Paulo-
Autor(es): dc.creatorCavique, Luís-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-15T14:11:08Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-15T14:11:08Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-12-21-
Data de envio: dc.date.issued2021-12-21-
Data de envio: dc.date.issued2021-11-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://hdl.handle.net/10400.2/11547-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://doi.org/10.34627/rcc.v16i0.266-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/10400.2/11547-
Descrição: dc.descriptionDo conjunto de técnicas de redução de dimensionalidade focamo-nos na seleção de atributos uma possível abordagem para a realizar é a utilização da Análise Lógica de Dados Inconsistentes (LAID). Recentemente vários estudos demostraram as suas potencialidades na resolução deste problema e evidenciaram as suas vantagens como uma metodologia robusta, de fácil interpretação e adicionalmente capaz de lidar com dados inconsistentes. Os mesmos estudos revelaram tempos de processamento acima do desejado para uma utilização plena e preconizaram a execução dos algoritmos através de processamento paralelo com recurso a computação de alto desempenho (HPC). Este trabalho representa mais um contributo nesse esforço ao abordar formas de armazenamento dos dados, soluções de paralelização dos algoritmos, configuração do ambiente HPC e finalmente os testes na Infraestrutura Nacional de Computação Distribuída (INCD) que permitiram extrair as conclusões apresentadas.-
Descrição: dc.descriptionFrom the set of dimensionality reduction techniques, we focus on the feature selection, a possible approach to carry it out is the use of Logical Analysis of Inconsistent Data (LAID). Recently, studies have demonstrated its potential in solving this problem and highlighted its advantages as a robust methodology, easy to interpret, and additionally capable of dealing with inconsistent data. The same studies revealed processing times higher than desired for full use and recommended the execution of algorithms through parallel processing using high-performance computing (HPC). This work represents yet another contribution to this effort by addressing ways of storing data, solutions for parallelizing algorithms, configuring the HPC environment, and finally testing the National Infrastructure for Distributed Computing (INCD) that allowed us to draw the conclusions presented-
Descrição: dc.descriptioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Aberta-
Relação: dc.relationhttps://journals.uab.pt/index.php/rcc/article/view/266-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectCiência de dados-
Palavras-chave: dc.subjectData mining-
Palavras-chave: dc.subjectSeleção de atributos-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise Lógica de Dados Inconsistentes (LAID)-
Palavras-chave: dc.subjectComputação paralela-
Palavras-chave: dc.subjectData science-
Palavras-chave: dc.subjectData mining-
Palavras-chave: dc.subjectFeature selection-
Palavras-chave: dc.subjectLogical Analysis of Inconsistent Data (LAID)-
Palavras-chave: dc.subjectParallel computing-
Palavras-chave: dc.subjectODS::04:Educação de Qualidade-
Título: dc.titleSeleção de atributos usando LAID e sua implementação em sistemas de computação de alto desempenho-
Título: dc.titleFeature selection using LAID and its Implementation on high-performance computing systems-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Tipo de arquivo: dc.typeaula digital-
Aparece nas coleções:Repositório Aberto - Universidade Aberta (Portugal)

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