OPFython: A Python implementation for Optimum-Path Forest

Autor(es)

de Rosa, Gustavo H. ; Papa, Joao P.

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: SOFTWARE IMPACTS; v. 9, p. 3-pg., 2021-08-01.

Resumo

OPFython is an open-sourced Python package that implements Optimum-Path Forest algorithms using object-oriented programming and a straightforward structure. It provides an alternative implementation to the standard LibOPF package, which heavily depends on the C language and occasionally hinders fast prototyping. Additionally, OPFython provides documented code, unitary tests, and examples that assist users in learning how to work with the package. Such features are well-suited for researchers and developers interested in exploring alternative state-of-the-art machine learning algorithms. (AU)

• Processo FAPESP: 19/02205-5 - Aprendizado adversarial em processamento de linguagem natural
• Beneficiário: Gustavo Henrique de Rosa
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Processo FAPESP: 20/12101-0 - Suporte para o ambiente computacional e execução de experimentos: aquisição de dados, categorização e manutenção
• Beneficiário: Leandro Aparecido Passos Junior
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Processo FAPESP: 14/12236-1 - AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: o que máquinas e especialistas podem aprender interagindo?
• Beneficiário: Alexandre Xavier Falcão
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 19/07665-4 - Centro de Inteligência Artificial
• Beneficiário: Fabio Gagliardi Cozman
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Programa eScience e Data Science - Centros de Pesquisa em Engenharia
• Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
• Beneficiário: Francisco Louzada Neto
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs