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dc.contributor.advisor1Bailão, Adriano Soares de Oliveira-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4666887752401303pt_BR
dc.contributor.referee1Ramos, Fábio Montanha-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4467317684074814pt_BR
dc.contributor.referee2Oliveira, Douglas Cedrim Oliveira-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/8621490090221615pt_BR
dc.creatorCabral, Mário Douglas Alves Cabral-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6211227878232036pt_BR
dc.date.accessioned2020-02-20T10:25:30Z-
dc.date.available2020-02-19-
dc.date.available2020-02-20T10:25:30Z-
dc.date.issued2019-12-16-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/1003-
dc.description.abstractNumerical series analysis is a task that brings a great demand of time and cost and, therefore, it becomes necessary tools that speed up and reduce the cost of these analyzes. The respective work presents the design of a classification model for the set of numerical series, thus enabling the automation of numerical series analysis, especially in series that have a large number of elements, as one of the phases of the model culminates in the compression of series. It was found that the classifier has low performance in numerical series, as they have few elements, however it was found that the performance was high in numerical series, with many elements. From these results we can conclude that, although the classifier's performance is low in small series, in the context of several areas they generate data in the form of numerical series, the classification model would bring great benefits, as a decision support tool, in several areas.pt_BR
dc.description.resumoAnálise de série numéricas é uma tarefa que traz uma grande demanda de tempo e custo e, portanto, torna-se necessário ferramentas que agilizem e diminuam o custo dessas análises. O respectivo trabalho apresenta a concepção de um modelo de classificação para o conjunto de série numéricas, possibilitando-se assim a automatização de análise de série numérica, principalmente em séries que possuam grande quantidade de elementos, pois uma das fases do modelo culmina na compressão da série. Verificou-se que, o classificador possui baixo desempenho em séries numéricas, como possuem poucos elementos, porém constatou-se que o desempenho foi alto em série numérica, com muitos elementos. A partir desses resultados podemos concluir que, embora o desempenho do classificador seja baixa em séries pequenas, no contexto de várias áreas geram dados no formato de séries numéricas, o modelo de classificação traria grandes benefícios, como uma ferramenta de apoio de decisão, em variadas áreas.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Mário Douglas Alves Cabral (2016102192010412@ifgoiano.edu.br) on 2020-02-20T02:48:59Z No. of bitstreams: 1 tcc_Mário Douglas Alves Cabral.pdf: 3189076 bytes, checksum: 2a57a6f9e83e9e31143f4cdbbe8c4d31 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Johnathan Diniz (johnathan.diniz@ifgoiano.edu.br) on 2020-02-20T10:24:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 tcc_Mário Douglas Alves Cabral.pdf: 3189076 bytes, checksum: 2a57a6f9e83e9e31143f4cdbbe8c4d31 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Johnathan Diniz (johnathan.diniz@ifgoiano.edu.br) on 2020-02-20T10:25:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 tcc_Mário Douglas Alves Cabral.pdf: 3189076 bytes, checksum: 2a57a6f9e83e9e31143f4cdbbe8c4d31 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2020-02-20T10:25:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tcc_Mário Douglas Alves Cabral.pdf: 3189076 bytes, checksum: 2a57a6f9e83e9e31143f4cdbbe8c4d31 (MD5) Previous issue date: 2019-12-16en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal Goianopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Rio Verdept_BR
dc.publisher.initialsIF Goianopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectSéries numéricaspt_BR
dc.subjectClassificadorpt_BR
dc.subjectModelo de classificaçãopt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subjectNumerical seriespt_BR
dc.subjectClassifierpt_BR
dc.subjectClassification modelpt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleANÁLISE DE SÉRIES NUMÉRICAS UTILIZANDO APRENDIZADO NÃO SUPERVISIONADOpt_BR
dc.title.alternativeAnalysis of Numerical Series Using Unsupervised Learningpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
Appears in Collections:Bacharelado em Ciência da Computação

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