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Title: Arquitetura baseada em microsserviços para classificação de dados
Authors: Ribeiro, José Lucas Santos
Keywords: Sistemas Distribuídos;Serviços;Microsserviços;Arquitetura;Docker;Machine Learning;Deep Learning;Transfer Learning
Issue Date: Nov-2018
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: RIBEIRO, José Lucas Santos. Arquitetura baseada em microsserviços para classificação de dados. 2018. 54 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Curso de Engenharia de Software, Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2018.
Portuguese Abstract: Soluções inteligentes para classificação de dados que fazem uso de Machine Learning estão em um momento de ascensão. A área de análise de dados está atraindo cada vez mais desenvolvedores e pesquisadores, porém as soluções desenvolvidas precisam estar em um ambiente escalável e modularizado para serem fornecidas para uma grande quantidade de usuários. A partir dessa motivação, este trabalho propõe uma arquitetura genérica para classificação de dados, nomeada Machine Learning in Microservices Architecture (MLMA), que pode ser reproduzida em um ambiente de produção. Além disso é apresentado a utilização da arquitetura em um projeto que faz classificação multi-label de imagens para recomendar pontos turísticos ao usuário e um mapeamento da arquitetura em um projeto de análise de texto é introduzido.
Abstract: Smart solutions for data classification data that make use of Deep Learning are in a moment of ascension. The area of data analysis is attracting more and more developers and researchers, but the solutions developed need to be in a scalable and modularized environment to be delivered to a large number of users. From this motivation, this work presents a generic architecture for data classification, named Machine Learning in Microservices Architecture (MLMA), that can be reproduced in a production environment. In addition, the use of the architecture is presented in a project that makes multi-label classification of images to recommend tourist attractions and a architecture mapping in a text analysis project is introduced.
URI: http://monografias.ufrn.br/jspui/handle/123456789/7832
Other Identifiers: 20160151997
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