Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Silva, Adriano Rivolli da | - |
Autor(es): dc.contributor | Silva, Adriano Rivolli da | - |
Autor(es): dc.contributor | Corrêa, Cléber Gimenez | - |
Autor(es): dc.contributor | Teixeira, Eduardo Cotrin | - |
Autor(es): dc.creator | Aoki, Nicolas Gil de Souza | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T13:23:40Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T13:23:40Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-14 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-04-14 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-12-14 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36519 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1112507 | - |
Descrição: dc.description | With the concern of extracting the best solution in machine learning algorithms, several studies raised the question of how to identify which are the characterization alternatives that can reveal different relevant results within a dataset. To solve this problem, the MFE, a meta-features extraction software, can be used, but its use implies knowledge in programming language, making it complex and requiring a high learning curve through trial and error. The objective of this work is to build a tool capable of removing this dependence on the user and making its use easier and more intuitive. For this, a system composed of a Web page was developed, for visualization and manipulation of datasets and a server, applying clean architecture techniques, for handling user requests and processing data through the MFE. As a result, software was obtained with a simple interface that requires little instruction for its use, which allows managing ARFF type datasets and provides a comparative graphical view from the results obtained from the MFE. The application of micro services architecture and SOLID principles and clean architecture during software development made it an easy maintenance and extension solution. To improve the software, it was suggested for future work the implementation of a functionality that allows the selection of the type of data extraction and also the use of technologies such as Docker and Kubernetes to improve the robustness of the system. | - |
Descrição: dc.description | Com a preocupação de se extrair a melhor solução em algoritmos de aprendizado de máquina, diversos estudos levantaram a questão de como identificar quais são as alternativas de caracterização que podem revelar diferentes resultados relevantes dentro de um conjunto de dados. Para solucionar esse problema, o Meta Feature Extractor (MFE), um software de extração de meta-features, pode ser utilizado, porém seu uso implica no conhecimento em linguagem de programação, tornando-o complexo e sendo necessário passar por uma alta curva de aprendizado por meio de tentativas e erros. O objetivo deste trabalho é a construção de uma ferramenta capaz de remover essa dependência do usuário e tornar seu uso mais fácil e intuitivo. Para isso, foi desenvolvido um sistema composto por uma página Web, para visualização e manipulação dos datasets e um servidor, aplicando as técnicas de arquitetura limpa, para tratamento das requisições do usuário e processamento dos dados por meio do MFE. Como resultado, foi obtido um software com uma interface simples e que requer pouca instrução para seu uso, que permite gerenciar datasets do tipo ARFF e disponibiliza uma visualização gráfica comparativa a partir dos resultados obtidos do MFE. A aplicação da arquitetura de micro serviços e dos princípios SOLID e arquitetura limpa durante o desenvolvimento do software o tornou uma solução de fácil manutenção e extensão. Para aperfeiçoamento do software, foi sugerido para trabalhos futuros a implementação de uma funcionalidade que permita a seleção do tipo de extração de dados e também o uso de tecnologias como Docker e Kubernetes para melhorar a robustez do sistema. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Cornelio Procopio | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Engenharia de Software | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | Attribution-NonCommercial 4.0 International | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algoritmos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado do computador | - |
Palavras-chave: dc.subject | Arquitetura de software | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algorithms | - |
Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Software architecture | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::ENGENHARIA DE SOFTWARE | - |
Título: dc.title | Gerenciador de datasets com visualização gráfica de meta-features utilizando o MFE | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: