Aplicação de Árvores de Decisão para Recomendação de Parâmetros em Workflows Científicos - Câmara, Renan; Paes, Aline; de Oliveira, Daniel (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci), 2015)
Diversos experimentos de larga escala modelados como workflows científicos podem executar em paralelo por diversos dias ou semanas em ambientes de alto desempenho. O tempo de execução é determinado por fatores como o volume de dados de entrada, a quantidade de parâmetros explorados, etc. Assim, se torna importante para o cientista que as execuções de workflows que não produzem resultados satisfatórios ou que produzem resultados com erros sejam reduzidas ao máximo. Estimar quais execuções irão falhar (ou não) é um problema importante, porém em aberto. De forma a reduzir esse problema, propomos um mecanismo de recomendação de parâmetros para workflows baseado em algoritmos de mineração de dados para que o cientista possa configurar seu workflow da melhor forma possível (e.x., para evitar erros) antes da execução propriamente dita.