Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2016 |
| Autor(a) principal: |
Cesar, Bruno Kim Medeiros |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16112016-170837/
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Resumo: |
A área de aprendizado de máquina adquiriu grande importância na última década graças à sua capacidade de analisar conjuntos de dados complexos em larga escala. Em diversas áreas do conhecimento existe a demanda pela análise de dados por especialistas, seja para obter agrupamentos latentes ou classificar instâncias em classes conhecidas. As ferramentas acessíveis a especialistas leigos em programação são limitadas a problemas específicos e demandam um custo de desenvolvimento às vezes proibitivo, sendo interessante buscar por ferramentas genéricas e aplicáveis a qualquer área do conhecimento. Este trabalho busca estender e implementar uma metodologia genérica de aprendizado de máquina capaz de analisar quaisquer conjuntos de arquivos de forma praticamente livre de configuração. Foram obtidos resultados satisfatórios de sua aplicação em um conjunto amplo de problemas para agrupamento e classificação de executáveis, spam e detecção de línguas. |
