Weka
Título
Weka
Descrição
| Órgão responsável | Universidade Federal de Alfenas - UNIFAL-MG |
| Acesso | https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/index.html |
| Desenvolvimento da ferramenta | Universidade |
| Acesso ao algorítmo da ferramenta | Sim |
| Código Aberto | Não |
| Categorias de aplicação | Estimativas de risco (incluindo detecção de fraudes), Análise de sentimentos |
| Método estatístico utilizado pela ferramenta | Regressão logística, Regressão linear ou variações, Métodos baseados em árvore de decisão (incluindo florestas aleatórias e XGBoost), Redes neurais, Processamento de linguagem natural |
| Outputs da ferramenta | A ferramenta Weka possibilita a geração de algoritmos. Sâo gerados classicadores para ampliar a interpretação de dados linguísticos em Processamento Automático de Linguagem Natural |
| Grau de apoio oferecido pela ferramenta | É possível gerar algoritmos com base em todas essas abordagens |
| No desenvolvimento e/ou implementação da ferramenta, foi considerada a obrigatoriedade de revisão humana das decisões automatizadas? | Não |
| Se a resposta anterior foi positiva, descreva as questões envolvidas e a decisão tomada. | - |
| No desenvolvimento e/ou implementação da ferramenta, foram considerados possíveis vieses em seu desempenho? Por exemplo: sua eficácia é melhor com determinados grupos? | Não |
| Se a resposta anterior foi positiva, descreva os possíveis vieses e a decisão tomada a respeito. | - |
| Foi verificado algum desses impactos no fluxo de trabalho do órgão com a utilização da ferramenta? | Não se enquadra |
| Há métricas para medir a eficácia da ferramenta? | Não |
| Se a resposta anterior foi sim, descreva a métrica. | - |
| Quais são os principais conjuntos de features/variáveis usados como entrada para treinar a ferramenta? Por exemplo: região e IDH de um município para um sistema de estimativa de risco de fraudes; presença no cadastro positivo para concessão de crédito. | Aspectos das estruturas linguísticas, como níveis de análise (morfemas, aspectos sintáticos e semânticos, por exemplo), aspectos contextuais e estruturais dos textos |
| Existe a necessidade da utilização de dados pessoais para treinar a ferramenta? | Não |
| Existe a necessidade da utilização de dados sigilosos para treinar a ferramenta? | Não |
Arquivos
Referência
“Weka,” Catálogo de Uso de Inteligência Artificial por Órgãos Governamentais, acesso em 28 de abril de 2024, https://catalogoia.omeka.net/items/show/28.