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Tipo do documento: Dissertação
Título: Plano de desenvolvimento de uma ferramenta de aprendizado de máquina para previsão e análises de dados em estudos de casos de obesidade
Autor: Brito, Paulo César Oliveira
Primeiro orientador: Oliveira Neto, José Augusto de
Primeiro membro da banca: Leite, Fábio Luiz
Segundo membro da banca: Araújo, Verbena Santos
Resumo: Esse trabalho propôs-se a desenvolver uma ferramenta para classificação e análises de dados em estudos de casos de obesidade. A metodologia consiste em etapas de análise dos algoritmos encontrados no estado da arte em aprendizado de máquina até a apresentação de uma proposta de criação de uma ferramenta para o aprendizado de máquina em estudos de casos em obesidade. Através deste experimento e análises, buscou-se observar quais os benefícios da utilização de técnicas de aprendizado de máquina para a descoberta de conhecimento em estudos de casos de obesidade em adolescentes de escolas públicas.
Abstract: This work proposed to develop a tool for classification and analysis of data in obesity case studies. The methodology consists of stages of analysis of the algorithms found in the state of the art in machine learning until the presentation of a proposal to create a tool for machine learning in case studies on obesity. Through this experiment and analysis, we sought to observe the benefits of using machine learning techniques for the discovery of knowledge in case studies of obesity in adolescents from public schools.
Palavras-chave: Aprendizado de máquina
Obesidade
Inteligência artificial
Obesity
Artificial intelligence
Machine learning
Área(s) do CNPq: CIENCIAS DA SAUDE::MEDICINA
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Estadual da Paraíba
Sigla da instituição: UEPB
Departamento: Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGP
Programa: Programa de Pós-Graduação Profissional em Ciência e Tecnologia em Saúde - PPGCTS
Citação: BRITO, Paulo César Oliveira. Plano de desenvolvimento de uma ferramenta de aprendizado de máquina para previsão e análises de dados em estudos de casos de obesidade. 2020. 79f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação Profissional em Ciência e Tecnologia em Saúde - PPGCTS) - Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2022.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://tede.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/tede/4151
Data de defesa: 29-Jul-2020
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