Cálculo paralelo de índice de validação de agrupamento - Barbosa, Vinicius F.; Martins, Wellington S. (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho do Centro-Oeste (ERAD-CO), 2023)
No meta-aprendizado, as meta-características são medidas derivadas do conjunto de dados que fornecem informações adicionais sobre suas propriedades. A extração, ou cálculo, dessas meta-características pode ser custosa, especialmente em agrupamentos. Este trabalho busca utilizar o paralelismo para calcular de forma mais rápida e eficiente a meta-característica, ou índice, de validação de agrupamentos. Nossos experimentos mostram ganhos de até 22 vezes em comparação com a versão sequencial.