Computação em Nuvem e Aprendizado de Máquina para Análise de Grandes Volumes de Dados Educacionais - Neto, Francisco; Silva, Romero; Gouveia, Roberta; Batista, Maria; Oliveira, Igor (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2020)
Este artigo descreve a aplicação de aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado em grandes volumes de dados abertos governamentais do INEP, por meio dos algoritmos K-Nearest Neighbors, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest e K-means. A metodologia fundamenta-se nos processos CRISP-DM e KDD, sendo necessária a utilização da plataforma em nuvem DataBricks, além das tecnologias de clusters Hadoop e Apache Spark. Tais tecnologias proporcionaram alto poder de processamento para execução dos experimentos, o que viabilizou a avaliação de desempenho dos modelos e a descoberta de conhecimento da educação básica brasileira.