Reunindo meta-data de repositórios públicos

• Processo: 23/03958-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2023
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Ana Carolina Lorena
• Beneficiário: Nathan Falcão Carvalho
• Instituição Sede: Divisão de Ciência da Computação (IEC). Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Ministério da Defesa (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 21/06870-3 - Além da seleção de algoritmos: meta-aprendizado para análise e entendimento de dados e algoritmos, AP.JP2
• Bolsa(s) vinculada(s): 23/11801-6 - Aprimorando a caracterização de conjuntos de dados públicos utilizando o OpenML, BE.EP.IC
• Assunto(s): Meta-aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Datasets | Meta-Aprendizado | repositórios públicos | Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina

Resumo

O repositório OpenML é amplamente empregado pela comunidade de Aprendizado de Máquina (AM), armazenando um grande número de conjuntos de dados, juntamente com os resultados de experimentos computacionais empregados nesses mesmos dados. O objetivo desse trabalho é gerar meta-dados no formato atributo-valor, unindo características dos conjuntos de dados do OpenML à performance obtida por diferentes técnicas de AM para sua resolução, para apoiar atividades de meta-aprendizado. Para isso, a API em Python associado com o repositório será explorada e usada.