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dc.contributor.advisorMontaño, Razer Anthom Nizer Rojas, 1975-pt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Educação Profissional e Tecnológica. Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicadapt_BR
dc.creatorCarneiro, Everton Henriquept_BR
dc.date.accessioned2023-05-11T20:04:37Z
dc.date.available2023-05-11T20:04:37Z
dc.date.issued2022pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/82518
dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Razer Anthom Nizer Rojas Montañopt_BR
dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada.pt_BR
dc.descriptionInclui referênciaspt_BR
dc.description.abstractResumo: A pandemia da COVID-19 mudou os hábitos dos consumidores. Várias lojas digitais foram abertas, fazendo com que muitos clientes migrassem do ambiente físico para o digital. Isso se deu por conta da segurança, conveniência, economia de preço, economia de tempo e pela imensa quantidade de opções de produtos e vendedores. Com o aumento dos usuários, a disputa dessas lojas digitais por esses clientes também cresceu. Um dos fatores mais importantes na tomada de decisão de compra dos usuários é a avaliação de produtos. No entanto, pode ser difícil obter respostas, e principalmente, respostas com qualidade em relação as avaliações de produtos. Este artigo tem por objetivo desenvolver um comparativo entre quatro modelos de aprendizado de máquina, Random Forest, SVM (Support Vector Machine), MLP (MultiLayer Perceptron) e KNN (K-Nearest Neighbors). O objetivo desses modelos é o enriquecimento de dados de avaliações de produtos, isto é, reviews de produto, realizando a classificação das reviews de produtos como positivas ou negativas.pt_BR
dc.format.extent1 recurso online : PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectComércio eletrônicopt_BR
dc.subjectProdutos novos - Avaliaçãopt_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.titleComparativo de modelos de classificação para reviews de produtospt_BR
dc.typeTCC Especialização Digitalpt_BR


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