Comparativo de algoritmos de otimização em modelos de aprendizagem de máquina com foco em grandes massas de dados (2019)
- Authors:
- Autor USP: SANTIN, RENÉ VIEIRA - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAC
- DOI: 10.11606/D.45.2019.tde-20082025-203500
- Subjects: ALGORITMOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ALGORITMOS; ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS
- Keywords: Algorithm; Aprendizagem de máquina; Comparação; Comparison; Machine learning; Optimization; Otimização
- Language: Português
- Abstract: É comum encontrarmos modelos de aprendizagem de máquina com milhões de variáveis e com um enorme conjunto de dados. Algoritmos de otimização tradicionais são inviáveis para esses problemas, motivando a comunidade acadêmica a desenvolver novos algoritmos e a questionar quais seriam realmente aplicáveis e, sobretudo, em quais contextos. Este trabalho compara algoritmos aplicáveis a problemas de aprendizagem de máquina com grandes massas de dados, mostrando suas forças e fraquezas
- Imprenta:
- Data da defesa: 03.05.2019
- Este artigo possui versão em acesso aberto
- URL de acesso aberto
- PDF de acesso aberto
- Versão do Documento: Versão publicada (Published version)
-
Status: Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access) -
ABNT
SANTIN, René Vieira. Comparativo de algoritmos de otimização em modelos de aprendizagem de máquina com foco em grandes massas de dados. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20082025-203500/. Acesso em: 15 mar. 2026. -
APA
Santin, R. V. (2019). Comparativo de algoritmos de otimização em modelos de aprendizagem de máquina com foco em grandes massas de dados (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20082025-203500/ -
NLM
Santin RV. Comparativo de algoritmos de otimização em modelos de aprendizagem de máquina com foco em grandes massas de dados [Internet]. 2019 ;[citado 2026 mar. 15 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20082025-203500/ -
Vancouver
Santin RV. Comparativo de algoritmos de otimização em modelos de aprendizagem de máquina com foco em grandes massas de dados [Internet]. 2019 ;[citado 2026 mar. 15 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20082025-203500/ - Systematic review on aspect-based sentiment analysis in cross-domain
- Domain learning from data for large language model translation and adaptation
- Graph condensation for text classification
- LeanDL HPC Challenge 2025: applying large-scale model adaptation techniques
- Benchmarking large language models for solving ordinary differential equations
Informações sobre a disponibilidade de versões do artigo em acesso aberto coletadas automaticamente via oaDOI API (Unpaywall).
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
