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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/2990| Título : | Cloud platform for data sharing and crowdsourcing. |
| Autor : | Ferreira, Melina Lopes |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Silva, Saul Emanuel Delabrida |
| metadata.dc.contributor.referee: | Silva, Saul Emanuel Delabrida Bianchi, Andrea Gomes Campos Penna, Puca Huachi Vaz |
| Palabras clave : | Eletrônica digital Vestuário Assistência médica Diabetes |
| Fecha de publicación : | 2021 |
| Citación : | FERREIRA, Melina Lopes. Cloud platform for data sharing and crowdsourcing. 2021. 116 f. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2021. |
| Resumen : | Dispositivos vestíveis podem atuar como uma fonte de informações pessoais e individualizadas sobre o paciente, facilitando o monitoramento remoto contínuo em tempo real de pacientes com doenças crônicas. Mas, para fazer isso de maneira precisa, esses dispositivos requerem software com algoritmos de tomada de decisão, muitas vezes empregando modelos de aprendizado de máquina. Esses algoritmos requerem dados extensos e de qualidade para treinar e calibrar. Esses datasets podem ser difíceis e demorados de produzir. Coletar de dados por meio de crowdsourcing pode permitir a coleta de dados abundantes, valiosos e dispersos a um custo inferior ao dos métodos tradicionais. Este trabalho apresenta uma prova de conceito de um sistema baseado na web que fornece uma plataforma para compartilhamento e crowdsourcing de datasets, que visa facilitar a coleta de dados de pesquisas e estimular a colaboração entre pesquisadores. |
| metadata.dc.description.abstracten: | Wearable devices can act as a source of personal and individualized information about the patient, facilitating real-time continuous remote monitoring of patients with chronic illnesses. But to do so in a accurate fashion, these devices require software with powerful decision-making algorithms, often employing Machine Learning models. Such algorithms require extensive and quality data to train and calibrate. These datasets can be difficult and time-consuming to produce. Crowdsourcing data collection can allow the collection of plentiful, valuable, and disperse data at a cost typically lower than that of traditional methods. This work presents a proof of concept of a web-based system that provides a platform for sharing and crowdsourcing datasets, that aims to facilitate the data collection side of researches, and encourage collaboration between the research community. |
| URI : | http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/2990 |
| Aparece en las colecciones: | Ciência da Computação |
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