Utilização de aprendizagem de máquina para a identificação de dependência em aparelhos celulares com foco em casos que possam causar reprovação e evasão

dc.contributor.advisor1 Santos, Felipe Gonçalves dos
dc.contributor.advisor1Lattes http://lattes.cnpq.br/5698530518410847pt_BR
dc.creator Borges, Gabriel Santos
dc.creator.Lattes http://lattes.cnpq.br/8912163249041493pt_BR
dc.date.accessioned 2022-08-16T11:33:30Z
dc.date.available 2022-08-16T11:33:30Z
dc.date.issued 2021
dc.description.abstract This work introduces the problems caused by the excessive use of cell phones in modern society and shows that they can cause school problems to students who use it too much. For this, we integrated technology with the use of an artificial intelligence area, machine learning, with data from a specific database. For the proposed task, the Naive Bayes, AdaBoost, SVM, Bagging and Random Forest classifiers were used. At the end of the tests, the SVM classifier presented the best performance in the general context. With rates ranging from 91.22 to 80 percent in the three scenarios tested.pt_BR
dc.description.resumo Este trabalho introduz os problemas causados pelo uso excessivo dos celulares na sociedade moderna, e mostra que eles podem causar problemas escolares aos alunos que o usam de forma demasiada. Para isto, foi feita uma integração da tecnologia com o uso de uma área da inteligência artificial, o aprendizado de máquina, com dados de uma base de dados específica. Para a tarefa proposta foram usados os classificadores Naive Bayes, AdaBoost, SVM, Bagging e Random Forest, ao final dos testes o classificador SVM apresentou o melhor desempenho no contexto geral. Com as taxas variando de 91,22 a 80 por cento nos três cenários testados.pt_BR
dc.identifier.citation BORGES, Gabriel Santos. . Utilização de aprendizagem de máquina para a identificação de dependência em aparelhos celulares com foco em casos que possam causar reprovação e evasão. Orientador: Felipe Gonçalves dos Santos. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Instituto Federal do Piauí - Campus Corrente, Corrente, 2021pt_BR
dc.identifier.uri https://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/920
dc.language porpt_BR
dc.publisher Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauípt_BR
dc.publisher.country Brasilpt_BR
dc.publisher.department Campus Correntept_BR
dc.publisher.initials IFPIpt_BR
dc.rights Acesso Abertopt_BR
dc.subject Aprendizado de máquinapt_BR
dc.subject Nomofobiapt_BR
dc.subject Evasão escolarpt_BR
dc.subject.cnpq CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.title Utilização de aprendizagem de máquina para a identificação de dependência em aparelhos celulares com foco em casos que possam causar reprovação e evasãopt_BR
dc.type Trabalho de Conclusão de Cursopt_BR

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