Otimizando o Cálculo do Índice de Silhueta através de Paralelismo em GPU - Lopes, Thiago B.; Martins, Wellington S. (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho do Centro-Oeste (ERAD-CO), 2023)
Meta-características são fundamentais para otimizar algoritmos de aprendizado de máquina, mas o cálculo de meta-características relacionadas ao conjunto de agrupamento é computacionalmente custoso, devido às análises complexas de propriedades de agrupamento. Neste trabalho, apresentamos uma abordagem que emprega paralelismo em GPU para aumentar a eficiência do cálculo do índice de silhueta, uma métrica chave no agrupamento, tornando-o mais viável para grandes conjuntos de dados.