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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31711
Título: | Construção de um banco de dados de experimentos de índices espaciais para treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina |
Título(s) alternativo(s): | Construction of a database of spatial index experiments for training machine learning algorithms |
Autor(es): | Bertolli, Pedro Henrique Bergamo |
Orientador(es): | Lopes, Yuri Kaszubowski |
Palavras-chave: | Banco de dados Aprendizado do computador Sistemas de coleta automática de dados Data bases Machine learning Automatic data collection systems |
Data do documento: | 11-Nov-2022 |
Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
Câmpus: | Dois Vizinhos |
Citação: | BERTOLLI, Pedro Henrique Bergamo. Construção de um banco de dados de experimentos de índices espaciais para treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina. 2022. Monografia (Especialização em Ciência de Dados) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2022. |
Resumo: | Bancos de dados espaciais vem sendo amplamente utilizados em diversas aplicações de nosso cotidiano, desde serviços baseados em localização à sistemas de agricultura de precisão. O crescente volume de dados gerados e consumidos por essas aplicações e aliados à complexidade existente em manipular esse tipo de informação torna necessário o estudo de técnicas de otimização para que a recuperação desses dados seja feita da maneira mais eficiente possível. Uma das técnicas mais utilizadas é a indexação espacial que tem como principal objetivo reduzir o espaço de busca e consequentemente o processamento computacional. Porém existem diversos índices na literatura e diferentes tipos de configurações à eles associadas, fazendo com que um determinado índice combinado a uma determinada parametrização obtenha melhor desempenho sobre uma base de dados. Nesse sentido, o objetivo desse trabalho é realizar testes experimentais para coletar informações estatísticas de bancos de dados indexados e construir um conjunto de dados com características necessárias para que um algoritmo de aprendizado de máquina seja capaz de ser treinado e prever o melhor índice e suas configurações para uma determinada base de dados. |
Abstract: | Spatial databases have been widely used in myriad applications of our daily lives, from locationbased services to precision agriculture systems. The growing volume of data generated and consumed by these applications and combined to the existing complexity in handling this type of information makes it necessary to study optimization techniques to query this data in the most efficient way possible. One of the most used techniques is spatial indexing, whose main objective is to reduce the search space and consequently the computational processing. However, there are several indices in the literature and different types of configurations associated with them, making a certain index combined with a certain parametrization obtain better performance than others on a database. In this sense, the objective of this work is to execute experimental tests to collect statistical information from indexed databases and build a dataset with characteristics necessary for a machine learning algorithm that will be able to be trained and predict the best index and its settings for a given spatial database. |
URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31711 |
Aparece nas coleções: | DV - Ciência de Dados |
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