Navegando por Autor "Oliveira, Daniella Lima de"

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    Aumento de dados sintéticos: utilizando a biblioteca Keras
    (Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP), 2024-11-24) Oliveira, Daniella Lima de; Santos, Carlos Henrique da Silva; Wisnieski, Ramiro Tadeu; Rodrigues, Robson Joao Gregorio
    Este trabalho aborda a integração de conceitos de Inteligência Artificial (IA) na educação, particularmente no Ensino Médio, para preparar os jovens para um futuro cada vez mais digital. Com esse intuito, focou-se na aplicação prática do data augmentation, por meio da biblioteca Keras, uma técnica promissora para superar a escassez de dados no aprendizado de máquina. Durante a elaboração deste estudo, o data augmentation foi explorado como uma estratégia para enriquecer conjuntos de dados, com foco em técnicas como rotação e translação. Por fim, os resultados apresentaram imagens sintéticas após rotação e translação, ilustrando a eficácia do data augmentation.