Detectando Doença de Parkinson - Uma Comparação de Modelos de Aprendizagem de Máquina com Redução de Dimensionalidade Diferencialmente Privada

• Manuel Edvar Bento Filho Universidade Federal do Ceará
• Maria de Lourdes Maia Silva Universidade Federal do Ceará
• Patrícia Vieira da Silva Barros Universidade Federal do Ceará
• César Lincoln Cavalcante Mattos Universidade Federal do Ceará
• Javam de Castro Machado Universidade Federal do Ceará

DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd.2020.13650

Resumo

Este artigo visa apresentar uma comparação de modelos de aprendizagem de máquina utilizando duas abordagens de redução de dimensionalidade no pré-processamento dos dados, uma privada e outra não privada. O problema consiste em classificar pacientes como portadores ou não da doença de Parkinson. Modelos foram comparados a partir de suas capacidades em diagnosticar a doença a partir de uma coleta de dados vocais. Os resultados obtidos indicam que os modelos de processo Gaussiano e Random Forest foram as melhores abordagens sem e com restrição de privacidade diferencial, respectivamente.

Palavras-chave: Doença de Parkinson, Redução de Dimensionalidade, Aprendizagem de Máquina, Privacidade Diferencial

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