Instrumentação das Técnicas Árvore de Decisão e KerasTuner para Autoajuste de Redes Neurais Recorrentes GRU na Perspectiva de Computação Sustentável - Lemos, Davi Lopes; Durgante, Bianca de Oliveira; Correia, Matheus Caneda; Perez, Naylor Bastiani; Pinho, Leonardo Bidese de (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS), 2025)
Este estudo compara o desempenho de duas abordagens para ajuste de hiperparâmetros em modelo de predição com RNN GRU: uma utilizando KerasTuner e outra empregando Árvores de Decisão. A instrumentação foi realizada com a ferramenta Perf para avaliar a eficiência das abordagens perante conjuntos de dados de diferentes dimensões. Os resultados indicam que a combinação de GRU com Árvores de Decisão reduz o tempo de execução em até 30% em comparação à combinação de GRU com KerasTuner, consumindo menos instruções e assim evidenciando-se como uma solução mais eficiente e alinhada aos princípios de computação sustentável.