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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso
Title: CLASSIFICAÇÃO COM ÁRVORES DE DECISÃO EM PARALELO
metadata.dc.creator: Santos, Karolayne
metadata.dc.contributor.advisor1: Lima, Júnio
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Pires, Julio
metadata.dc.contributor.referee1: Lima, Júnio
metadata.dc.contributor.referee2: Carvalho, Amaury
metadata.dc.contributor.referee3: Cardoso, Cristiane
metadata.dc.description.resumo: Este trabalho apresenta uma síntese do funcionamento de um algoritmo de classificação de dados, que classifica itens ou amostras de acordo com as características adquiridas por meio de treinos realizados sobre uma base de dados. Esses treinos são feitos utilizando modelos de árvores de decisão como ferramenta para analisar os dados. O processo de classificação pode ser aplicado quando o objetivo é prever ocorrências futuras, como por exemplo para uma empresa, na melhora no plano de vendas ou no relacionamento com os clientes. O projeto teve como resultado a demonstração de funcionamento de um classificador serial e um paralelo, apresentando sua metodologia, estrutura, o modelo matemático que o compõem e suas aplicações. Também foi feito a comparação dessas duas perspectivas diferentes de construção de software (serial e paralelo), constatando que, no algoritmo paralelo houve uma redução de tempo de execução considerável comparado ao serial e evidenciando quando esse ganho pode ser vantajoso em uma aplicação.
Abstract: This work presents a synthesis of the functioning of a data classification algorithm, which classifies items or samples according to the characteristics acquired through training carried out on a database. These trainings are done using decision tree models as a tool to analyze the data. The classification process can be applied when the objective is to predict future occurrences, such as for a company, in improving the sales plan or in the relationship with customers. The project resulted in the demonstration of the functioning of a serial and a parallel classifier, presenting its methodology, structure, the mathematical model that composes it and its applications. A comparison was also made of these two different perspectives of software construction (serial and parallel), noting that, in the parallel algorithm, there was a considerable reduction in execution time compared to the serial and showing when this gain can be advantageous in an application.
Keywords: Aprendizado de máquina
Árvores de decisão
Classificação
Programação paralela
metadata.dc.subject.cnpq: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Instituto Federal Goiano
metadata.dc.publisher.initials: IF Goiano
metadata.dc.publisher.department: Campus Urutaí
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/1723
Issue Date: 15-Apr-2021
Appears in Collections:Bacharelado em Sistemas de Informação

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