A unified framework for design, deployment, execution, and recommendation of machine learning experiments : Uma ferramenta unificada para projeto, desenvolvimento, execução e recomendação de experimentos de aprendizado de máquina

A unified framework for design, deployment, execution, and recommendation of machine learning experiments : Uma ferramenta unificada para projeto, desenvolvimento, execução e recomendação de experimentos de aprendizado de máquina

Rafael de Oliveira Werneck

DISSERTAÇÃO

T/UNICAMP W495u

[Uma ferramenta unificada para projeto, desenvolvimento, execução e recomendação de experimentos de aprendizado de máquina]

Campinas, SP : [s.n.], 2014.

93 p. : il.

Orientadores: Ricardo da Silva Torres, Anderson de Rezende Rocha

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação

Resumo: Devido ao grande crescimento do uso de tecnologias para a aquisição de dados, temos que lidar com grandes e complexos conjuntos de dados a fim de extrair conhecimento que possa auxiliar o processo de tomada de decisão em diversos domínios de aplicação. Uma solução típica para abordar esta...

Abstract: Due to the large growth of the use of technologies for data acquisition, we have to handle large and complex data sets in order to extract knowledge that can support the decision-making process in several domains. A typical solution for addressing this issue relies on the use of machine...

A unified framework for design, deployment, execution, and recommendation of machine learning experiments : Uma ferramenta unificada para projeto, desenvolvimento, execução e recomendação de experimentos de aprendizado de máquina

Rafael de Oliveira Werneck


										

A unified framework for design, deployment, execution, and recommendation of machine learning experiments : Uma ferramenta unificada para projeto, desenvolvimento, execução e recomendação de experimentos de aprendizado de máquina

Rafael de Oliveira Werneck

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