Um estudo sobre plataformas de aprendizado de máquina: suas características, funcionalidades e limitações

• Processo: 18/12320-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2019
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2020
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Diego Furtado Silva
• Beneficiário: Claudia Rincon Sanches
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 19/11307-6 - Desafios da implementação de uma categoria de algoritmos em uma toolbox para aprendizado de máquina em séries temporais, BE.EP.IC
• Assunto(s): Inteligência artificial Aprendizado computacional Plataformas de ensino e aprendizagem Confiabilidade Interface usuário-computador Análise de requisitos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Plataformas | Requisitos e qualidade | Inteligência Artificial

Resumo

Um dos grandes desafios atuais nas áreas relacionadas à Ciência da Computação, tanto para a indústria quanto para a academia, é o processamento eficaz de quantidades cada vez maiores de informação para transformá-la em conhecimento. Esse processamento deve ser eficaz não só no que se refere ao tempo e ao uso de recursos, mas também à confiabilidade do conhecimento resultante, pois muitas vezes o conhecimento derivado é usado para embasar uma decisão estratégica dentro da empresa ou a conclusão de uma pesquisa científica. Uma das abordagens mais empregadas para transformar informação em conhecimento é o Aprendizado de Máquina (AM). Neste trabalho visa-se estudar as diferentes plataformas de AM disponíveis com o intuito de responder diversas questões de pesquisa relacionadas às suas características, funcionalidades e limitações.