Automação de classificador SVM para aplicação em projetos de consultoria de gestão

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Almeida, Filipe Guedes de Oliveira
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Aprendizagem de máquina
Gestão empresarial
Processo decisório
Mineração de dados (Computação)
Link de acesso: https://repositorio.unb.br/handle/10482/37488
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019.
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spelling Automação de classificador SVM para aplicação em projetos de consultoria de gestãoAprendizagem de máquinaGestão empresarialProcesso decisórioMineração de dados (Computação)Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019.O trabalho propôs a criação de um protótipo de ferramenta para auxiliar os consultores de uma consultoria de gestão empresarial no melhor entendimento e aprofundamento do problema de seus clientes bem como na tomada de decisões e proposições de soluções. Isso é feito a partir da automatização do processo de mineração de dados, podendo ser realizado com pouca necessidade de interação com o usuário. O desenho da ferramenta tomou como base conceitos e estudos de ferramentas disponíveis para automated machine learning realizados por meio de ampla revisão bibliográfica. A partir dos estudos, foi possível estruturar a lógica da ferramenta e suas funcionalidades. Essa lógica tem como base algumas das etapas do CRISP-DM, passando pelo entendimento dos dados, preparação, modelagem e avaliação. A validação da aplicabilidade da ferramenta foi feita utilizando bases de dados públicas. Os resultados mostram que com a utilização da ferramenta, mesmo com pouco conhecimento de mineração de dados, é possível construir modelos consistentes.This work proposed the creation of a prototype tool to assist the consultants of a business management consultancy in the best understanding of the problem of its clients as well as in the decision making and propositions of solutions. This was done by automating the data mining process, which can be accomplished with little need for user interaction. The tool design was based on concepts and studies of available tools for automated machine learning supported by a wide bibliographic review. From the studies, it was possible to structure the logic of the tool and its functionalities. This logic is based on some of the steps of CRISP-DM, including data understanding, data preparation, modeling and evaluation. The tool applicability validation was done using public databases. The results show that with the use of the tool, even with little knowledge of data mining, it is possible to construct consistent models.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Ciência da Computação (IE CIC)Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada, Mestrado ProfissionalSilva, Gladston Luiz dafilipegoa@gmail.comAlmeida, Filipe Guedes de Oliveira2020-04-15T15:18:40Z2020-04-15T15:18:40Z2020-04-152019-07-22info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfALMEIDA, Filipe Guedes de Oliveira. Automação de classificador SVM para aplicação em projetos de consultoria de gestão. 2019. xii, 67 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.https://repositorio.unb.br/handle/10482/37488, ,A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-08-28T18:33:39Zoai:repositorio.unb.br:10482/37488Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-08-28T18:33:39Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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