Utilização de técnicas de descoberta de conhecimento para traçar o perfil de equipes vencedoras em torneios de robótica

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Paiva, Máspoly Gênes de Morais
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Digital da Universidade Federal Rural do Semi-Árido (RDU)
Texto Completo: https://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/7186
Resumo: As competições de robótica servem para que os alunos coloquem à prova os conhecimentos adquiridos durante o ano. Servem, também, como recurso de divulgação dentro e fora da escola, principalmente quando esta obtém resultados positivos, fazendo com que novos alunos ingressem na escola e se interessem pela robótica educacional. Este artigo trata sobre o uso de processo de descoberta de conhecimento em base de dados ou Knowledge Discovery in Databases – KDD utilizado em dados obtidos por meio de questionário com equipes diversas, campeãs e com desempenho considerados bons, para que, com a descoberta, fosse possível traçar o perfil de equipes vencedoras em torneios de robótica. Neste trabalho são comparados os algoritmos Apriori e MeanShift. Após alguns testes e associações, usando ambos os algoritmos, foi traçado um perfil que possibilita a criação de equipes vencedoras em competição de robótica. Os resultados obtidos demonstraram que a abordagem baseada no Apriori obteve a melhor performance para a formação da equipe de robótica.
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