Estudo comparativo entre bibliotecas de aprendizado de máquina e aprendizado de máquina profundo para conjunto de dados voltado à segurança da informação - FERREIRA, João Victor Alhadas Mauricio (121, 2020)
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.
Comparative study between machine learning and deep machine learning libraries for data sets aimed at information security
Keywords: Redes neurais; Machine learning; Análise de dados; Informação e Comunicação