Seleção de atributos baseado no algoritmo de otimização por colônia de formigas para processos mineradores.
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Data
2021
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Resumo
Analise avançada de dados referentes aos processos relacionados á atividade mineradora apresentam um cenário desafiador que é extrair conhecimento útil a partir de diferentes bancos de dados. Diante disto, inserido na ciência de Mineração de Dados, uma tecnologia utilizada na fase de pré-processamento dos dados conhecida como Seleção de Atributos visa reduzir a dimensionalidade dos dados e identificar suas variáveis relevantes, aumentando assim o poder ´ preditivo do classificador. Abordagens computacionais baseadas em Inteligência de Enxame vem se destacando para esta etapa. A seguinte Dissertação aborda a evolução dos algoritmos baseado na Otimização por Colônia de Formigas, conhecido algoritmo meta-heurístico de exploração, aplicados a Seleção de Atributos, assim como a proposta de um novo método com características do tipo Filter e Wrapper. Seu desempenho e avaliado a partir de diferentes ´ bancos de dados e também comparando-se seus resultados com outros algoritmos referenciais acerca do tema. Uma aplicação pratica da redução da dimensionalidade de um banco de dados relacionados à gestão de pátios, adotando-se um algoritmo referencial e descrito através de artigo. O trabalho foi orientado através da metologia de dados CRISP-DM e disponibilizado ´ um projeto no Github a partir do produzido.
Descrição
Programa de Pós-Graduação em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração. Departamento de Engenharia de Controle e Automação, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Palavras-chave
Mineração de dados - computação, Processamento de dados, Programação heurística
Citação
AYRES, Pedro Fontes. Seleção de atributos baseado no algoritmo de otimização por colônia de formigas para processos mineradores. 2021. 64 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2021.