Análise de Requisitos Computacionais de Técnicas de Aprendizado de Máquina para Implementação em Hardwares de Baixo Custo

Título: Análise de Requisitos Computacionais de Técnicas de Aprendizado de Máquina para Implementação em Hardwares de Baixo Custo

Autores: José Edson Moreno Júnior, Murilo Bellezoni Loiola

Resumo: Com o aumento da popularidade dos hardwares de baixo custo, como os dispositivos embarcados, e o crescente uso dos algoritmos de aprendizagem de máquina, há uma demanda para que estes trabalhem nas mais diversas áreas, pois nem sempre há a possibilidade de uma comunicação dos dispositivos com os hardwares mais robustos onde é executado normalmente o algoritmo. Portanto, este trabalho vem propor uma avaliação dos algoritmos de regressão linear polinomial e rede neural Perceptron multicamada, efetuando uma análise de requisitos computacionais para uso em hardwares de baixo custo.

Palavras-chave: regressão linear, rede neural, hardware de baixo custo

Páginas: 4

Código DOI: 10.21528/CBIC2019-118

Artigo em pdf: CBIC2019-118.pdf

Arquivo BibTeX: CBIC2019-118.bib