Uma ferramenta de apoio à detecção de falhas e recomendação de parâmetros em workflows científicos com mineração de dados

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva Junior, Daniel Pinheiro da
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/5713
Resumo: Os experimentos científicos passaram a ter o suporte computacional para a sua execução e gerenciamento através de sua modelagem como um workflow. Sistemas computacionais foram desenvolvidos para fazer o gerenciamento não apenas das execuções destes experimentos mas também da organização dos dados produzidos durante todo o processo. Esses dados históricos possuem um grande conhecimento para ser extraído. Por meio do uso de técnicas de Aprendizado de Máquina este trabalho propõe uma ferramenta capaz de a partir da combinação de parâmetros das atividades do workflow, fazer a Detecção de Falhas antes que ocorram utilizando o conhecimento extraído de uma base histórica de execuções. Além disso, outra funcionalidade que a ferramenta proporciona é a Recomendação de Parâmetros, que retorna valores para parâmetros que o cientista não definiu os valores prévios, de modo a maximizar a chance do experimento ser finalizado corretamente. Com esta proposta, o trabalho visa reduzir o desperdício de recursos ocasionado por execuções dos experimentos que podem terminar falhando.
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