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

Abstract

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.