Seleção de atributos usando LAID e sua implementação em sistemas de computação de alto desempenho
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Publication Date: | 2021 |
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Source: | Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) |
Download full: | http://hdl.handle.net/10400.2/11547 |
Summary: | Do 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. |
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Seleção de atributos usando LAID e sua implementação em sistemas de computação de alto desempenhoFeature selection using LAID and its Implementation on high-performance computing systemsCiência de dadosData miningSeleção de atributosAnálise Lógica de Dados Inconsistentes (LAID)Computação paralelaData scienceData miningFeature selectionLogical Analysis of Inconsistent Data (LAID)Parallel computingDo 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.Universidade AbertaRepositório AbertoMorgado, PauloCavique, Luís2021-12-22T17:28:31Z2021-122021-12-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.2/11547por1646-6330https://doi.org/10.34627/rcc.v16i0.266info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2025-02-26T09:31:50Zoai:repositorioaberto.uab.pt:10400.2/11547Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-28T21:01:14.270362Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse |
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