Uma arquitetura de Data Lake baseado em Deep Learning para busca de imagens parasitárias de doenças socialmente determinadas - Lima, João Gabriel Marques de; Fernandes, Danilo; Queiroz, Fabiane da Silva; Aquino, André L. L. (Anais da Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe (ERBASE); 2025: Anais da XXV Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e SergipeDO - 10.5753/erbase.2025.13015, 2025)
Este trabalho compara pipelines de dados utilizando arquivos de imagem no formato PNG e o Deep Lake para imagens médicas (SHdataset) através de benchmarks de desempenho e de um estudo de caso com Deep Metric Learning (DML) para analisar os trade-offs de eficácia e performance. O Deep Lake, embora mais rápido na iteração de dados, exigiu 59,2% mais armazenamento; apesar de produzir um modelo de qualidade comparável, a abordagem com arquivos de imagem gerou um espaço de características com separabilidade quantitativa marginalmente superior. Conclui-se que formatos modernos apresentam um trade-off entre benefícios de gerenciamento e custos de armazenamento e otimização, mas preservam em grande parte a eficácia do modelo.