Elementos básicos de aprendizagem de máquina

Autores

DOI:

https://doi.org/10.22481/intermaths.v4i2.13422

Resumo

Neste trabalho realizamos a revisão de seis artigos científicos sobre a evasão escolar que utilizaram Aprendizagem de Máquina como metodologia para detectar as possíveis causas. A metodologia utilizada por esta pesquisa é a bibliográfica, pois investigou-se quais são os temas e elementos técnicos de cada um dos artigos, principalmente em relação a aprendizagem de máquina. Os resultados obtidos são sobre os principais elementos que estruturam os algoritmos de aprendizagem de máquina a partir dos seis artigos científicos estudados. O tema é muito abrangente e envolve diversas áreas e subáreas do conhecimento científico, como por exemplo Álgebra Linear, Matrizes, Teoria da Computação, Computabilidade, Modelos de Computação, Linguagem Formais e Autômatos, Análise de Algoritmos e Complexidade Computacional. As Técnicas de Mineração de Dados (EDM) são as ações utilizadas para encontrar padrões em um grande volume de dados. Estes padrões podem ser explicativos, de modo a descrever as relações entre segmentos de dados, ou preditivos, os quais podem prever valores futuros baseados em dados anteriores. Ao final, o leitor terá uma visão ampla de como ocorre todo o processo metodológico de produção e construção de aprendizagem de máquina.

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Referências

DEL BONIFRO, Francesca et al. Student dropout prediction. In: Artificial Intelligence

in Education: 21st International Conference, AIED 2020, Ifrane, Morocco, July

–10, 2020, Proceedings, Part I 21. Springer International Publishing, 2020. p. 129-140.

https://doi.org/10.1007/978-3-030-52237-7_11

YU, Renzhe; LEE, Hansol; KIZILCEC, René F. Should college dropout prediction models

include protected attributes?. In: Proceedings of the eighth ACM conference on

learning@ scale. 2021. p. 91-100. https://doi.org/10.1145/3430895.3460139

COSTA, Stella F.; DINIZ, Michael M. Application of logistic regression to predict the failure

of students in subjects of a mathematics undergraduate course. Education and Information Technologies, v. 27, n. 9, p. 12381-12397, 2022. https://doi.org/10.1007/s10639-022-

-1

MÁRQUEZ-VERA, Carlos et al. Early dropout prediction using data mining: a case

study with high school students. Expert Systems, v. 33, n. 1, p. 107-124, 2016.

https://doi.org/10.1111/exsy.12135

KARIMI-HAGHIGHI, Marzieh; CASTILLO, Carlos; HERNÁNDEZ-LEO, Davinia. A

causal inference study on the effects of first year workload on the dropout rate of undergraduates. In: International Conference on Artificial Intelligence in Education.

Cham: Springer International Publishing, 2022. p. 15-27. https://doi.org/10.1007/978-3-

-11644-5_2

KOTSIANTIS, Sotiris B.; PIERRAKEAS, C. J.; PINTELAS, Panayiotis E. Preventing

student dropout in distance learning using machine learning techniques. In: KnowledgeBased Intelligent Information and Engineering Systems: 7th International

Conference, KES 2003, Oxford, UK, September 2003. Proceedings, Part II 7.

Springer Berlin Heidelberg, 2003. p. 267-274.

CHANG, Chih-Chung; LIN, Chih-Jen. LIBSVM: a library for support vector machines.

ACM transactions on intelligent systems and technology (TIST), v. 2, n. 3, p.

-27, 2011.

BREIMAN, Leo. Bagging predictors. Machine learning, v. 24, p. 123-140, 1996.

MUSCHELLI III, John. ROC and AUC with a binary predictor: a potentially

misleading metric. Journal of classification, v. 37, n. 3, p. 696-708, 2020.

https://doi.org/10.1007/s00357-019-09345-1

KOIZUMI, Yuma et al. SNIPER: Few-shot learning for anomaly detection to minimize

false-negative rate with ensured true-positive rate. In: ICASSP 2019-2019 IEEE

International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP).

IEEE, 2019. p. 915-919.

MURTHY, Sreerama K. Automatic construction of decision trees from data: A multidisciplinary survey. Data mining and knowledge discovery, v. 2, p. 345-389, 1998.

MITCHELL, Tom M. Machine learning. 1997.

DOMINGOS, Pedro; PAZZANI, Michael. On the optimality of the simple Bayesian classifier

under zero-one loss. Machine learning, v. 29, p. 103-130, 1997.

AHA, D. Lazy Learning. Kluwer Academic Publishers. 1997.

SCOTT LONG, John. Regression models for categorical and limited dependent variables.

Advanced quantitative techniques in the social sciences, v. 7, 1997.

BURGES, Christopher J C. A tutorial on support vector machines for pattern recognition.

Data mining and knowledge discovery, v. 2, n. 2, p. 121-167, 1998.

POWERS, David MW. Evaluation: from precision, recall and F-measure to ROC, informedness, markedness and correlation. arXiv preprint arXiv:2010.16061, 2020.

FREEMAN, Elizabeth A.; MOISEN, Gretchen G. A comparison of the performance of

threshold criteria for binary classification in terms of predicted prevalence and kappa.

Ecological modelling, v. 217, n. 1-2, p. 48-58, 2008.

LÓPEZ, Victoria et al. An insight into classification with imbalanced data: Empirical

results and current trends on using data intrinsic characteristics. Information sciences,

v. 250, p. 113-141, 2013.

BRADLEY, Andrew P. The use of the area under the ROC curve in the evaluation of

machine learning algorithms. Pattern recognition, v. 30, n. 7, p. 1145-1159, 1997.

SPACKMAN, Kent A. Signal detection theory: Valuable tools for evaluating inductive

learning. In: Proceedings of the sixth international workshop on Machine learning.

Morgan Kaufmann, 1989. p. 160-163.

HOSMER, D. W.; LEMESHOW, Stanley. John Wiley & Sons. New York, 2000.

ROSENBAUM, Paul R.; RUBIN, Donald B. The central role of the propensity score in

observational studies for causal effects. Biometrika, v. 70, n. 1, p. 41-55, 1983.

BRAY, Bethany C. et al. Inverse propensity score weighting with a latent class exposure:

Estimating the causal effect of reported reasons for alcohol use on problem alcohol use 16

years later. Prevention Science, v. 20, p. 394-406, 2019.

GLYNN, Adam N.; QUINN, Kevin M. An introduction to the augmented inverse propensity

weighted estimator. Political analysis, v. 18, n. 1, p. 36-56, 2010.

VARELLA, Carlos Alberto Alves. Análise multivariada aplicada as ciencias agrárias.

Seropédica: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, 2008.

ASSUNÇÃO, R. Linear Discriminant Analysis. Minas Gerais: DCC-UFMG, 2020.

MENOTTI, D. Classificação. Universidade Federal do Paraná (UFPR). Especialização em

Engenharia Industrial 4.0. Paraná.

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Publicado

2023-12-30

Como Citar

FERREIRA, João Socorro Pinheiro. Elementos básicos de aprendizagem de máquina. Intermaths, Vitória da Conquista, v. 4, n. 2, p. 54–74, 2023. DOI: 10.22481/intermaths.v4i2.13422. Disponível em: https://periodicos2.uesb.br/intermaths/article/view/15813. Acesso em: 9 jun. 2026.

Edição

Seção

Artigos