O meta-dataset AmTriangle para experiências com Supervised Machine Learning

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Marques, Artur
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://doi.org/10.25746/ruiips.v9.i4.26211
Resumo: Este artigo apresenta a primeira versão de um meta-dataset, designado de "AmTriangle", e de um conjunto de ferramentas relacionadas, concebidas para a introdução e experimentação de situações relacionadas com "supervised machine learning"/aprendizagem-máquina supervisionada. É um "meta-dataset", porque é um instrumento para a geração de conjuntos de amostras (datasets), tantas quantas se desejar, devidamente classificadas. Cada amostra é um triângulo, classificado como "acute", "obtuse" ou "right", consoante seja "agudo", "obtuso" ou "reto", conforme convencionado em trigonometria. Um dataset gerado pode ser utilizado para "ensinar" a classificar novas amostras, por diferentes técnicas, como KNN ou redes neuronais; os resultados dependem de opções, discutidas. O artigo faz paralelos com outros datasets: os "triângulos" poderiam ser outros objetos, abordáveis por analogia.
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spelling O meta-dataset AmTriangle para experiências com Supervised Machine LearningO meta-dataset AmTriangle para experiências com Supervised Machine LearningArtigosEste artigo apresenta a primeira versão de um meta-dataset, designado de "AmTriangle", e de um conjunto de ferramentas relacionadas, concebidas para a introdução e experimentação de situações relacionadas com "supervised machine learning"/aprendizagem-máquina supervisionada. É um "meta-dataset", porque é um instrumento para a geração de conjuntos de amostras (datasets), tantas quantas se desejar, devidamente classificadas. Cada amostra é um triângulo, classificado como "acute", "obtuse" ou "right", consoante seja "agudo", "obtuso" ou "reto", conforme convencionado em trigonometria. Um dataset gerado pode ser utilizado para "ensinar" a classificar novas amostras, por diferentes técnicas, como KNN ou redes neuronais; os resultados dependem de opções, discutidas. O artigo faz paralelos com outros datasets: os "triângulos" poderiam ser outros objetos, abordáveis por analogia.This article presents the first version of a meta-dataset named "AmTriangle", and related tools, designed for introducing and experimenting with supervised machine learning. It is a "meta-dataset", because it is an instrument for generating sets of samples (datasets), as many as desired, correctly classified. Each sample is a triangle, classified as "acute", "obtuse" or "right", according to trigonometry. A generated dataset can be used to "teach-by-example" how to classify new samples, by different techniques, such as KNN or neural networks; the results depend on options, discussed. The article makes parallels with other datasets: the "triangles" could be other analogous objects.Research Unit of Polytechnic Institute of Santarém2021-12-31info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articlehttps://doi.org/10.25746/ruiips.v9.i4.26211por2182-9608Marques, Arturinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-01-05T19:15:25Zoai:ojs.revistas.rcaap.pt:article/26211Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T16:02:11.980606Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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