• Flickr Governo de São Paulo
  • Linkedin Governo de São Paulo
  • TikTok Governo de São Paulo
  • Twitter Governo de São Paulo
  • Youtube Governo de São Paulo
  • Instagram Governo de São Paulo
  • Facebook Governo de São Paulo
  • /governosp

Estudo comparativo entre bibliotecas de aprendizado de máquina e aprendizado de máquina profundo para conjunto de dados voltado à segurança da informação

Resumo

No presente artigo é apresentado um comparativo, em termos de desempenho, considerando para tanto a acurácia, a matriz de confusão e a pontuação ROC AUC, entre os modelos de Redes Neurais Artificiais presentes nas bibliotecas de Aprendizado de Máquina Scikit-Learne TensorFlow para o conjunto de dados utilizado na competição Microsoft Malware Prediction, organizada na plataforma Kaggle.
In this article, a comparison is presented, in terms of performance, considering the accuracy, the confusionmatrix and the ROC AUC score, between the Artificial Neural Network models present in the Machine Learning libraries Scikit-Learn and TensorFlow for the dataset used in the Microsoft Malware Prediction competition, organized on the Kaggle platform.

Descrição

Citação

FERREIRA, João Victor Alhadas Mauricio. Estudo comparativo entre bibliotecas de aprendizado de máquina e aprendizado de máquina profundopara conjunto de dados voltado à segurança da informação. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Curso Superior de Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) – Faculdade de Tecnologia de São José do Rio Preto, São José do Rio Preto, 2020.

Avaliação

Revisão

Suplementado Por

Referenciado Por

Governo do Estado de SP