• Informações do Trabalho

Titulo UFJF MACHINE LEARNING TOOLKIT: PROJETO, DESENVOLVIMENTO E UTILIZAÇÃO DE UM FRAMEWORK PARA ALGORITMOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA Subtítulo PROJETO, DESENVOLVIMENTO E UTILIZAÇÃO DE UM FRAMEWORK PARA ALGORITMOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA Autor MATEUS COUTINHO MARIM Orientador SAULO MORAES VILLELA Resumo A utilização de técnicas de aprendizado de máquina tem se tornado cada vez mais comum devido à extensão dos seus domínios de aplicação e por poderem melhorar o seu desempenho quando expostos a novos dados. Com essa popularidade, diversos métodos foram propostos para abordar problemas da área, trazendo o desafio de comparar diferentes métodos para encontrar o que melhor resolve um problema. Frameworks e bibliotecas voltados para algoritmos de aprendizado podem reduzir esse esforço. Esse artigo descreve o UFJF-MLTK, um framework orientado a objetos que ajuda na escolha dentre diferentes métodos de aprendizado de máquina e no desenvolvimento de novos algoritmos através da instanciação de uma arquitetura de classes em C++ que abrange vários tipos de algoritmos de aprendizado e também auxilia no ensino do assunto. São discutidos os problemas enfrentados no projeto da arquitetura, os componentes que fazem parte do framework, os algoritmos que o compõem atualmente, a forma como foi documentado e exemplos de instanciação do mesmo. Palavras-Chave Arquitetura de software, Orientação a objetos, Aprendizado de máquina