Aplicação de técnicas multivariada para visualização de dígitos manuscritos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Prado, Paola de Oliveira
Data de Publicação: 2020
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/1/21882
Resumo: Atualmente, bases de imagens são bastante utilizadas para a classificação de objetos na área de aprendizado de máquina ou, como mais conhecido em inglês, Machine Learning. Dentro dessa esfera, as bases de dígitos manuscritos vem sendo muito empregadas, principalmente, para um estudo inicial dessa área e testar o desempenho dos algoritmos. Este trabalho aplica as técnicas de Escalonamento Multidimensional, Análise de Agrupamento e t-SNE a fim de verificar seus desempenhos na visualização dos dígitos manuscritos. Para tal, foi utilizada a base de dígitos manuscritos, MNIST, com 10.000 observações. Devido a problemas de processamento computacional, realizou-se uma amostragem com 2.000 e 4.000 observações. O resultado para a técnica não linear, t-SNE, apresentou melhores visualizações comparado as outras técnicas analisadas
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