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dc.contributor.advisorSilva, Ivanovitch Medeiros Dantas da-
dc.contributor.authorChacon, Renato Maia-
dc.date.accessioned2019-07-03T12:58:20Z-
dc.date.available2019-07-03T12:58:20Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier20170155828pt_BR
dc.identifier.citationCHACON, Renato Maia. Uma análise da ferramenta Ludwig, aplicada no contexto da ciência dos dados e modelos de deep learning. 2019. 53f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Centro de Tecnologia, Departamento de Engenharia de Computação e Automação, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2019.pt_BR
dc.identifier.urihttp://monografias.ufrn.br/handle/123456789/9097-
dc.description.abstractData science is directly associated to the context of increasing income of data, given that this subject aims to the understanding of it. Through this issue, information is extracted by several means in order to accomplish different interests. Considering the knowledge’s growing democratization process, some tools were developed with the purpose to help users on their data science projects. In this scenario, Uber elaborated Ludwig, a deep learning tool which doesn’t demand profound knowledge in programming skills. The aim of this study is to analyze it in the interest of measuring its potential by classification and regression models. The methods consist of installing Ludwig and using different approaches to verify its performance. In conclusion, although Ludwig fulfills its purpose on training and testing deep learning models without the need to write code, it still needs adjustments in order to become more attractive to unexperienced users.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.rightsCC0 1.0 Universal*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/*
dc.subjectCiência de dadospt_BR
dc.subjectLudwigpt_BR
dc.subjectDeep learningpt_BR
dc.subjectData sciencept_BR
dc.titleUma análise da ferramenta Ludwig, aplicada no contexto da ciência dos dados e modelos de deep learningpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.referees1Silva, Marianne Batista Diniz da-
dc.contributor.referees2Bezerra, Aguinaldo-
dc.description.resumoA ciência de dados está diretamente associada ao atual contexto de aumento de dados gerados, visto que é utilizada para compreensão desses. Por meio dela, informações são extraídas de diversas formas a fim de atender a diferentes interesses. Diante do cenário de crescente democratização do conhecimento, surgiram ferramentas que visam auxiliar usuários(as) em projetos na área de ciência de dados. Nessas circunstâncias, a Uber desenvolveu o Ludwig, uma ferramenta de deep learning que não demanda conhecimento aprofundado de programação. O objetivo deste trabalho é analisá-la com o intuito de medir seu potencial por meio de modelos de classificação e regressão. A metodologia abordada consiste na instalação do Ludwig e uso de diferentes abordagens para verificar seu desempenho. Concluiu-se que embora cumpra sua proposta de treinar e testar modelos de deep learning sem necessitar de programação, o Ludwig ainda precisa de ajustes para se tornar mais atrativo a usuários inexperientes.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentEngenharia de Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
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