Análise de técnicas de aprendizado de máquina em dados de eletroencefalograma com uso de PCA - Schoffen, Mateus; Adamatti, Diana Francisca (Anais da Escola Regional de Banco de Dados (ERBD); 2022: Anais da XVII Escola Regional de Banco de DadosDO - 10.5753/erbd.2022.223048, 2022)
Este trabalho tem um cunho interdisciplinar, abordando as áreas da Neurociência e Aprendizado de Máquina e tem como objetivo analisar técnicas de Aprendizado de Máquina aplicadas em dados coletados através de eletroencefalograma. Foram utilizadas técnicas de mineração de dados que são capazes de fazer o processamento de grandes quantidades de dados, facilitando a obtenção das informações desejadas. Para realizar o trabalho foi utilizado uma base de dados existente ao qual foi executado o pré-processamento e aplicação da técnica de PCA (Principal Analysis Component) nos dados. Os resultados mostram que a acurácia não melhora de forma significativa, mesmo executando as técnicas com 5 ou 30 componentes principais.