{"id":325,"date":"2024-12-09T18:01:29","date_gmt":"2024-12-09T21:01:29","guid":{"rendered":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/~jsoares\/?p=325"},"modified":"2024-12-09T18:01:53","modified_gmt":"2024-12-09T21:01:53","slug":"defesa-de-dissertacao-19-12-2024-tarsila-gomes-bello-tavares","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/~jsoares\/2024\/12\/09\/defesa-de-dissertacao-19-12-2024-tarsila-gomes-bello-tavares\/","title":{"rendered":"Defesa de disserta\u00e7\u00e3o (19\/12\/2024): Tarsila Gomes Bello Tavares"},"content":{"rendered":"<div><b>T\u00edtulo:\u00a0<\/b><\/div>\n<div>Imputa\u00e7\u00e3o em cascata no contexto de Intelig\u00eancia Artificial Centrada em Dados (DCAI).<\/div>\n<div aria-hidden=\"true\"><\/div>\n<div><b>Orientador:\u00a0<\/b><\/div>\n<div>Jorge de Abreu Soares<\/div>\n<div aria-hidden=\"true\"><\/div>\n<div><b>Banca:<\/b><\/div>\n<div>Jorge de Abreu Soares (Cefet\/RJ), Diego Nunes Brand\u00e3o (Cefet\/RJ), Carlos Eduardo Ribeiro de Mello (Unirio)<\/div>\n<div aria-hidden=\"true\"><\/div>\n<div><b>Dia\/hora:<\/b><\/div>\n<div>19 de dezembro de 2024, \u00e0s 14h.<\/div>\n<div aria-hidden=\"true\"><\/div>\n<div><b>Local:\u00a0\u00a0<\/b><\/div>\n<div>Bloco E, 5o andar, sala E-518<\/div>\n<div aria-hidden=\"true\"><\/div>\n<div><b>Resumo:\u00a0<\/b><\/div>\n<div>\u00c0 medida que o volume global de dados aumenta, \u00e9 comum encontrar bases de dados com valores ausentes, o que requer a aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de imputa\u00e7\u00e3o. Tradicionalmente, estas t\u00e9cnicas abordam cen\u00e1rios univariados, tratando a aus\u00eancia de valores em uma \u00fanica coluna. Este estudo prop\u00f5e uma abordagem de imputa\u00e7\u00e3o em cascata, que \u00e9 capaz de tratar valores ausentes em m\u00faltiplas colunas, reintegrando valores imputados na base de dados antes da imputa\u00e7\u00e3o do atributo subsequente, permitindo sua reutiliza\u00e7\u00e3o. Adicionalmente, investigou-se a eventual melhoria da efici\u00eancia da imputa\u00e7\u00e3o pela binariza\u00e7\u00e3o dos dados, segundo padr\u00f5es de similaridade de aus\u00eancia antes da imputa\u00e7\u00e3o, e quais algoritmos de agrupamento apresentam resultados mais interessantes para diferentes caracter\u00edsticas de bases de dados. Portanto, almeja-se avaliar e comparar o desempenho de uma imputa\u00e7\u00e3o multivariada que utiliza a abordagem em cascata com uma pr\u00e9-fase de agrupamento, aplicando diferentes classes de algoritmos dessa natureza, tais como K-modes, Agglomerative Clustering, DBSCAN e a rede neural SOM.<\/div>\n<div aria-hidden=\"true\"><\/div>\n<div><b>Abstract:\u00a0<\/b><\/div>\n<div>As the global volume of data increases, it is common to encounter datasets with missing values, demanding the application of imputation techniques. Traditionally, these methods address univariate scenarios, dealing with the absence of values in a single column. This study proposes a cascade imputation approach, capable of handling missing values across multiple columns, reintegrating imputed values into the database before imputing the subsequent attribute, allowing for their reuse. Additionally, the study investigated the potential improvement in imputation efficiency by binarizing data according to patterns of similarity in absence before imputation and identifying which clustering algorithms yield the most interesting results for different dataset characteristics. Therefore, the aim is to evaluate and compare the performance of multivariate imputation using the cascade approach with a pre-clustering phase, applying various classes of algorithms, such as K-modes, Agglomerative Clustering, DBSCAN, and the SOM neural network.<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>T\u00edtulo:\u00a0 Imputa\u00e7\u00e3o em cascata no contexto de Intelig\u00eancia Artificial Centrada em Dados (DCAI). Orientador:\u00a0 Jorge de Abreu Soares Banca: Jorge de Abreu Soares (Cefet\/RJ), Diego Nunes Brand\u00e3o (Cefet\/RJ), Carlos Eduardo Ribeiro de Mello (Unirio) Dia\/hora: 19 de dezembro de 2024, \u00e0s 14h. 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