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Avaliação de técnicas de classificação para dados desbalanceados
(2023)
Resumo: Um conjunto de dados desbalanceado ocorre quando há diferença no número de amostras em diferentes classes. A fase de aprendizagem para a predição do modelo pode ser afetada em caso de dados desbalanceados. Então, ...
Metabolômica por UPLC-QTOF-MSE em plasma de PNH para a busca de potenciais biomarcadores de toxoplasmose
(2023)
Resumo: A toxoplasmose, causada pelo protozoário intracelular obrigatório Toxoplasma gondii, é uma importante zoonose de importância médica veterinária mundial. O diagnóstico é crucial para a vigilância, prevenção e controle ...
Previsão do consumo de água da rede de abastecimento através de modelos de aprendizagem de máquinao : uma análise de dados longitudinais
(2023)
Resumo: Este trabalho apresenta uma abordagem para prever o consumo de água usando modelos de aprendizagem de máquina. Foramrealizados experimentos comparando três modelos: Gradient Boosting Regressor (GBR), Light Gradient ...
Potencializar resultados de campanhas de marketing digital de um e-commerce
(2023)
Resumo: O objetivo deste artigo é utilizar um modelo deMarketingMixModeling (MMM) personalizado para um e-commerce, a fim de melhorar a eficiência na alocação de recursos de marketing. OMMMserá construído utilizando técnicas ...
Avaliação do impacto de conjuntos de dados desbalanceadas em modelos de classificação para risco de crédito
(2023)
Resumo: Este trabalho teve como objetivo avaliar o desempenho de modelos de regressão e classificação binária em conjuntos de dados com diferentes níveis de desbalanceamento via oversampling e undersampling aleatório em ...
Aplicativo em flex dashboards para visualização de receitas no contexto de pesquisa & desenvolvimento de produtos alimentícios
(2023)
Resumo: Esse trabalho trata da construção de um aplicativo, feito em R e Flex Dashboards, publicado via RStudio Connect, que democratiza, para Engenheiros de Alimentos em uma organização de Pesquisa e Desenvolvimento de ...
Algoritmos de Machine-Learning aplicados à predição de salários com base em dados de admissão do Cadastro Geral de Empregados e Desempregados – CAGED (2022)
(2023)
Resumo: Modelos de Machine Learning aplicados a predição de salários podem ser utilizados pelo setor público como uma ferramenta adicional ao combate à sonegação de imposto de renda e pelo setor privado no combate à taxa ...
Trading de alta frequência com redes neurais e codificação de séries temporais em imagenss
(2023)
Resumo: Neste trabalho utilizamos técnicas para conversão de séries temporais emimagens GAF-GASFMTF em conjunto com um ensemble de redes neurais convolucionais (CNN) para obter uma estratégia de arbitragem/trading de alta ...
Associação entre características de saúde e a presença de pets nas residências dos brasileiros
(2022)
Resumo: O objetivo foi avaliar o perfil social, demográfico e de saúde da população brasileira associada à presença de cães e gatos nas residências com base nos dados da PNS 2013. As variáveis analisadas foram: domicílio, ...
Aplicação de técnicas de mineração de dados no auxílio à investigações criminais
(2022)
Resumo: Técnicas de aprendizado de máquina têm sido cada vez mais adotadas para auxiliar na análise de grandes volumes de dados. O campo de aplicação é amplo e abrange diversos ramos do conhecimento. Considerando os ...