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dc.contributor.advisorTrindade Winck, Ana
dc.creatorSilva, Vitor da
dc.date.accessioned2022-06-22T11:40:44Z
dc.date.available2022-06-22T11:40:44Z
dc.date.issued2014-01-20
dc.date.submitted2014
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/24974
dc.descriptionTrabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Ciência da Computação, RS, 2014.por
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectClassificação multirrótulopor
dc.subjectAprendizado de máquinapor
dc.subjectMineração de dadospor
dc.titleClassificação multirrótulo aplicada a dados musicaispor
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso de Graduaçãopor
dc.degree.localSanta Maria, RS, Brasil.por
dc.description.resumoDiversos estudos vem sendo realizados com a grande quantidade de dados musicais aos quais se tem acesso atualmente, desde a classificação de músicas em emoções até organização automática de bibliotecas de áudio. Para essas tarefas a classificação multirrótulo tem ganhado importância devido ao modo como representa os dados. Assim, esse trabalho tem o objetivo de apresentar esse tipo de classificação, suas métricas e realizar uma comparação entre diversos algoritmos de classificação multirrótulo existentes atualmente. Também é gerado um conjunto de dados de gêneros e subgêneros musicais visando a sua utilização nesse trabalho e a sua disponibilização para futuras pesquisas.por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.publisher.unidadeCentro de Tecnologiapor


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