Reunindo metadados de competições

• Processo: 23/04911-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Ana Carolina Lorena
• Beneficiário: André Andrade Gonçalves
• 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): 23/11800-0 - Explorando a diversidade de dados: conectando os repositórios Kaggle e OpenML, BE.EP.IC
• Assunto(s): Computação Aprendizado computacional Metadados Ciência de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Computação | Datasets | machine learning | Metadados | metalearning | Ciência de Dados

Resumo

Plataformas online como Kaggle têm sido usadas por empresas para lançar desafios de análise de dados. O objetivo deste trabalho é gerar um meta-conjunto de dados no formato atributo-valor que reúna características de conjuntos de dados de algumas das competições e também o desempenho alcançado por um conjunto de técnicas em sua solução. Finalmente, o nível de dificuldade dos desafios será avaliado por alguns meta-atributos dedicados.