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Campo Dublin CoreValorIdioma
dc.contributor.advisorSilva, Saul Emanuel Delabridapt_BR
dc.contributor.authorFerreira, Melina Lopes-
dc.date.accessioned2021-04-26T23:59:30Z-
dc.date.available2021-04-26T23:59:30Z-
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.citationFERREIRA, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/2990-
dc.description.abstractDispositivos 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.pt_BR
dc.language.isoen_USpt_BR
dc.subjectEletrônica digitalpt_BR
dc.subjectVestuáriopt_BR
dc.subjectAssistência médicapt_BR
dc.subjectDiabetespt_BR
dc.titleCloud platform for data sharing and crowdsourcing.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeSilva, Saul Emanuel Delabridapt_BR
dc.contributor.refereeBianchi, Andrea Gomes Campospt_BR
dc.contributor.refereePenna, Puca Huachi Vazpt_BR
dc.description.abstractenWearable 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.pt_BR
dc.contributor.authorID15.2.4002pt_BR
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