A utilização de técnicas de aprendizado de máquina popularizou-se nos últimos anos nas mais diversas áreas e aplicações. No entanto, a aplicação de tais técnicas ainda depende de um profissional especializado, que execute a sequência de tarefas necessárias para sua execução. Na área de banco de dados, o SQL democratizou a utilização de sistemas gerenciadores de bancos de dados (SGBD) para o usuário final através de uma linguagem declarativa simples, que se assemelha à linguagem natural. Neste artigo, é proposta a linguagem Clustering Visualization Query Language (CVQL), que estende o SQL para a realização de agrupamentos e visualização destes resultados. Agrupamento é uma técnica utilizada para dividir os dados em grupos que compartilham características similares. A visualização destes agrupamentos em diferentes formas é uma funcionalidade essencial para o usuário final analisar os grupos gerados. O CVQL foi implementado utilizando o SGBD MySQL e a biblioteca scikit-learn. Para apresentar o sistema, é adotado um exemplo de consulta com apenas 8 linhas sobre uma base de dados real de casos de Covid-19 nos EUA. Para o processamento da sequência de tarefas executadas pela consulta seriam necessárias 140 linhas de código na linguagem Python, que demonstra a utilidade do sistema.

A Clustering Visualization Query Language

ENIAC: Technical Session 3

technical paper

The 9th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), the 16h Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), and the 12th Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional (CTDIAC) was held from 20 to 23 October, 2020.

BRACIS originated from the combination of the two most important scientific events in Brazil in Artificial Intelligence (AI) and Computational Intelligence (CI): the Brazilian Symposium on Artificial Intelligence - SBIA (22 editions), and the Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN (13 editions). ENIAC is a national forum for researchers, practitioners, educators and students to present and discuss innovations, trends, experiences, developments and work in progress in the fields of Artificial and Computational Intelligence. CTDIAC is a satellite event whose goals are to disseminate and award the best dissertations and theses (MSc and PhDs concluded in Brazilian universities from June 2018 to May 2020) in Artificial and Computational Intelligence areas.

In this year, the Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe) will be held in conjunction with BRACIS 2020. This sysposium aims at integrating researchers, practitioners, developers, students and users to present their research results, to discuss ideas, and to exchange techniques, tools, and practical experiences – related to the Data Mining and Machine Learning areas.

Ana Paula Sodré

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