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Título: Comparação da construção de redes neurais nas linguagens R e Python
Autor: Liberal, João Paulo Godê
Endereco Lattes do autor: http://lattes.cnpq.br/1024308436712090
Orientador: Paiva Júnior, Sérgio de Sá Leitão
Endereco Lattes do orientador : http://lattes.cnpq.br/7706717198580424
Palavras-chave: Redes neurais (Computação);Python (Linguagem de programação de computador);R (Linguagem de programação de computador);Câncer - Diagnóstico
Data do documento: 12-Mar-2021
Citação: LIBERAL, João Paulo Godê. Comparação da construção de redes neurais nas linguagens R e Python. 2021. 32 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Unidade Acadêmica de Serra Talhada, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Serra Talhada, 2021.
Abstract: This report aims to make a comparison between Artificial Neural Networks (RNAs) written in R and Python languages on Windows 10 and Linux-Ubuntu 20.04 operating systems.The main metrics observed were: execution time in both languages at the different operating systems, considering the time for training and testing the network; the level of accuracy in the different operating systems will also be assessed.The tool used for the development was pycharm, together with the use of libraries keras, tensorflow and pandas. For the Python language, an environment was set up in miniconda 2 and for the R language the execution was by command line.The database used by the Neural Networks was taken from the Machine Learning Repository (UCI) and deals with the diagnosis of cancerous tumor.
Resumo: Este relatório tem como objetivo fazer um comparativo entre Redes Neurais Artificiais (RNAs) escritas nas linguagens R e Python nos sistemas operacionais Windows 10 e Linux-Ubuntu 20.04. As principais métricas observadas foram: tempo de execução em ambas as linguagens nos diferentes sistemas, considerando o tempo para o treinamento e teste da rede; também será avaliada o nível de acurácia nos diferentes sistemas operacionais. A ferramenta utilizada para o desenvolvimento foi o pycharm, juntamente com a utilização das bibliotecas keras, tensorflow e pandas. Para a linguagem Python foi configurado um ambiente no miniconda2 e na linguagem R a execução foi por linha de comando. A base de dados utilizada pelas Redes Neurais foi retirada do Machine Learning Repository (UCI) e trata do diagnóstico de tumor cancerigeno.
URI: https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/6505
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