Engenharia da Computação
URI Permanente para esta coleção
Navegar
Navegando Engenharia da Computação por Assunto "aprendizado não-supervisionado"
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Resultados por página
Opções de Ordenação
Estudo de Caso Acesso aberto Redução de amplitude de variáveis categóricas utilizando aprendizado não-supervisionado de máquinas.(2023-06-16) COSTA, Ed Santana Martins; BRANDÃO, Marcos Aurélio dos SantosO estudo da informação tem relação com a qualidade dos dados que serão utilizados para as análises realizadas. Entretanto, manter uma base de dados normalizada durante um tempo prologado pode se tornar um grande desafio, além do custo inerente. Num cenário de uma grande empresa, com operações abrangentes em diversas localidades e uma grande variedade de atividades, a base de dados possui muitos dados categóricos que nem sempre seguem um único padrão, situação muitas vezes negligenciada que acaba por desperdiçar o potencial dos seus dados. Este trabalho, presta-se a encontrar soluções para a normalização e sumarização de dados categóricos através de métodos não-supervisionados de processamento de linguagem natural. Com o objetivo de compreender, na prática, o estado da literatura sobre o tema, foi realizado um estudo de caso com dados relacionados a cargos de funcionários, testando soluções de mercado, como RapidMiner e Weka, assim como algoritmo TaxoGen proposto por Zhang et al.