dc.contributor.advisor | Trindade Winck, Ana | |
dc.creator | Silva, Vitor da | |
dc.date.accessioned | 2022-06-22T11:40:44Z | |
dc.date.available | 2022-06-22T11:40:44Z | |
dc.date.issued | 2014-01-20 | |
dc.date.submitted | 2014 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/24974 | |
dc.description | Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa
Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Ciência da Computação, RS, 2014. | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Classificação multirrótulo | por |
dc.subject | Aprendizado de máquina | por |
dc.subject | Mineração de dados | por |
dc.title | Classificação multirrótulo aplicada a dados musicais | por |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação | por |
dc.degree.local | Santa Maria, RS, Brasil. | por |
dc.description.resumo | Diversos 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.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |