Informações do Trabalho
Titulo
Arquiteturas Auto Adaptativas e Inteligência Artificial para a Internet das Coisas
Subtítulo
Autor
RÔMULO LUIZ ARAUJO SOUZA SOARES
Orientador
REGINA MARIA MACIEL BRAGA VILLELA
Resumo
Os softwares modernos estão operando cada vez mais dinamicamente em condições incertas, impulsionando o uso de arquiteturas adaptativas em conjunto com técnicas inteligentes, principalmente Machine Learning (ML), para lidar com essas incertezas. No entanto, a seleção e gerenciamento dos modelos de ML representam desafios significativos devido às constantes mudanças nos dados. Este Trabalho de Conclusão de Curso propõe uma arquitetura, denominada ADAPTFlow, para gerenciar a seleção de algoritmos de ML, de acordo com os dados a serem processados. O objetivo é minimizar a degradação do processamento inteligente em arquiteturas auto-adaptativas, a partir do uso de tecnologias como AutoML. A arquitetura foi avaliada utilizando um conjunto de dados da indústria têxtil, resultando em uma acurácia média de 80%.
Ano:
2024
Palavras-Chave
Inteligencia Artificial, Arquiteturas adaptativas, AutoML, Aprendizado de Máquina
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