Development of a Data Ingestion Model for Automl

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Albuquerque, Guilherme Teixeira Ribeiro de
Data de Publicação: 2022
Outros Autores: Alves, Gabriel Mac'Hamilton Renaux, Maciel, Alexandre Magno Andrade
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada
Texto Completo: http://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/2457
Resumo: The interaction with Vitual Learning Envinoments (AVA) made by teachers and students, produce data of educational kind, that posses an high potential of analysis, however, the extraction of these information to study tools like Automated Machine Learning (AutoML), demands advanced technical knowledge, which we do not find in common users, therefore, this works seeks to add a new way of ingestion of the informations in a AutoML tool, aiming to reduce the complexity of a process of data Extraction, Transformation and Loading (ETL), using the Pentaho Data Integration (PDI) software.
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spelling Development of a Data Ingestion Model for AutomlDesenvolvimento de um Modelo de Ingestão de Dados para AutomlThe interaction with Vitual Learning Envinoments (AVA) made by teachers and students, produce data of educational kind, that posses an high potential of analysis, however, the extraction of these information to study tools like Automated Machine Learning (AutoML), demands advanced technical knowledge, which we do not find in common users, therefore, this works seeks to add a new way of ingestion of the informations in a AutoML tool, aiming to reduce the complexity of a process of data Extraction, Transformation and Loading (ETL), using the Pentaho Data Integration (PDI) software.A interação entre alunos e professores em Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA), produzem dados do tipo educacional, que possuem alto potencial de análise, contudo, a extração dessas informações para ferramentas de estudo como as de Aprendizagem de Máquina Automatizada (AutoML), demanda conhecimentos técnicos avançados, que não encontramos em usuários comuns, sendo assim, este trabalho busca adicionar uma nova forma de ingestão das informações em uma ferramenta de AutoML, almejando diminuir a complexidade de um processo de Extração, Transformação e Carga (ETL) dos dados, utilizando a ferramenta Pentaho Data Integration (PDI).Escola Politécnica de Pernambuco2022-11-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/245710.25286/repa.v7i3.2457Journal of Engineering and Applied Research; Vol 7 No 3 (2022): Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics; 19-28Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada; v. 7 n. 3 (2022): Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics; 19-282525-425110.25286/repa.v7i3reponame:Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicadainstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEporhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/2457/850Copyright (c) 2022 Guilherme Teixeira Ribeiro de Albuquerque, Gabriel Mac'Hamilton Renaux Alves, Alexandre Magno Andrade Macielhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessAlbuquerque, Guilherme Teixeira Ribeiro deAlves, Gabriel Mac'Hamilton RenauxMaciel, Alexandre Magno Andrade2022-11-30T23:03:18Zoai:ojs.poli.br:article/2457Revistahttp://revistas.poli.br/index.php/repaONGhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/oai||repa@poli.br2525-42512525-4251opendoar:2022-11-30T23:03:18Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
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