Navegando por Assunto "Random forest"

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Acesso aberto (Open Access)
Algoritmos para seleção de metodologias de avaliação de softwares educacionais
(Universidade Federal do Pará, 2023-09-26) CASTILHO, Janize Monteiro de; FARIAS, Fabricio de Souza; http://lattes.cnpq.br/1521079293982268; https://orcid.org/0000-0003-4344-6953
Com o propósito de auxiliar nos processos de ensino-aprendizagem, muitos professores têm decidido utilizar Software Educacional (SE) em suas aulas. No entanto, para escolher um SE como recurso didático é fundamental avaliar a metodologia empregada pelo professor, uma vez que esta precisa ser pedagogicamente e funcionalmente apropriada para suprir as necessidades e objetivos presentes em sala de aula. Além disso, é necessário fazer uso de mecanismos que avaliem o SE para verificar sua adequação aos objetivos do professor. Atualmente, verifica-se que existem diversas técnicas e metodologias disponíveis na literatura para avaliação de SE, no entanto ainda não há uma solução para tomada de decisão e escolha de um SE que atenda plenamente os perfis de usuários e suas diferentes necessidades a serem atendidas por determinada aplicação metodológica, o que gera a demanda oriunda do desenvolvimento de soluções feitas sob demanda e com baixa capacidade de generalização em termos de aplicação prática. Desta forma, são disponibilizadas soluções sem padronização e que diversas vezes não levam em consideração critérios relativos à qualidade, escalas de mensuração e procedimentos de verificação do SE. Essa heterogeneidade dificulta muito a avaliação de um SE, uma vez que a subjetividade na escolha da metodologia de avaliação de SE pode produzir resultados inconclusivos. Diante deste contexto, esse trabalho criou um modelo de qualidade que considera 24 metodologias de avaliação de SE disponíveis na literatura e objetiva automatizar a escolha da metodologia de avaliação de SE a partir da aplicação de algoritmos de inteligência artificial (IA), reduzindo a possibilidade de subjetividade no processo de escolha. Durante a investigação foram utilizados processamento de linguagem natural (PLN), Random Forest, k-Nearest Neighbors e Redes Neurais Artificiais. Em todos os cenários de pesquisa, o processamento de linguagem natural foi combinado com os demais algoritmos, oferecendo uma solução baseada na aplicação de algoritmos de IA híbridos e fracamente acoplados, com vistas na melhoria dos resultados. Deste modo, sendo realizadas simulações considerando PLN+Random Forest, PLN+k-Nearest Neighbors e PLN+Redes Neurais Artificiais. Após as simulações, os resultados indicam que é possível determinar a melhor metodologia de avaliação de SE utilizando algoritmos de IA, sendo obtido os melhores resultados com a combinação de PLN+Random Forest.
Acesso aberto (Open Access)
ClasSIS: uma metodologia para classificação supervisionada de imagens de satélite em áreas de assentamento localizados na Amazônia
(Universidade Federal do Pará, 2015-03-12) MONTEIRO, Flavia Pessoa; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
A Amazônia é um dos biomas mais complexos e diversificados do planeta e seu nível de preservação ambiental possui impacto de âmbito global. Entretanto, para além dos aspectos ambientais, a complexidade da região envolve outras diferentes especificidades nos vieses social, econômico e cultural. De fato, tais vieses estão intrinsecamente interligados, de tal forma que, por exemplo, aspectos culturais podem afetar as relações entre o uso e a cobertura da terra e, em se tratando de Amazônia, dependendo da escala dessas mudanças, pode implicar consequências planetárias. Em função da criticidade que envolve a região, diversas ações governamentais, de organizações e movimentos sociais e da comunidade internacional, vem tentando racionalizar o uso e a cobertura da terra, de maneira a criar uma relação de exploração sustentável dos recursos naturais disponíveis. Um importante programa governamental se baseia na criação de assentamentos, com o respectivo apoio, no que diz respeito a determinados financiamentos de infraestrutura, maquinário, mudas e sementes, assistência técnica, entre outros. Entretanto, apesar dos esforços envidados, a solução é de extrema complexidade, dada a extensa correlação de fatores a serem avaliados e combinados em busca do sucesso e do aprimoramento de tais programas. Assim, por conta de toda complexidade envolvida, é de primordial importância a existência de metodologias que consigam contemplar a complexidade e a interdisciplinaridade inerentes. Com a intenção de debruçar-se sobre toda essa problemática, um conjunto de Instituições da Amazônia elaborou e aprovou o projeto Desenvolvimento de Competências e Formação de Recursos Humanos em Recuperação de Áreas Degradadas em Projetos de Assentamentos em Áreas Amazônicas - Edital Nº047/2012 – Programa CAPES/Pró-Amazônia. Este trabalho apresenta uma metodologia inovadora de análise do uso e cobertura da terra, em projetos de assentamentos localizados na Amazônia, como parte integrante do supracitado. Tal metodologia é composta por dois módulos (de tratamento de imagens e de classificação e extração de padrões), sendo que cada módulo é subdivido em etapas para a realização de suas funções precípuas. A metodologia proposta nesta dissertação, a qual possui um alto grau de generalização, visa a categorizar o uso e cobertura da terra, por meio da associação de cada pixel a uma classe temática pré-definida. Com a finalidade de validar a estratégia proposta, são realizados estudos de casos em assentamentos localizados na região Sudeste do estado do Pará, na Amazônia brasileira.