Impulsionando Árvores Extremamente Aleatórias em Paralelo para a Classificação de Dados Textuais - Pires, Julio; Martins, Wellington (Anais do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (SSCAD); 2019: Anais do XX Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho, 2019)
Os algoritmos de aprendizado usando conjuntos de árvores de decisão têm se destacado na classificação de documentos, mas não sem pagar um alto custo computacional. A exploração de paralelismo tem sido uma alternativa para viabilizar o uso destes algoritmos mais sofisticados. Neste trabalho propomos um algoritmo paralelo para acelerar a construção destas árvores de decisão utilizadas num método recente que demonstrou superar os classificadores de última geração para dados textuais. Resultados experimentais, utilizando bases de dados textuais padronizadas, mostram que o algoritmo implementado em uma arquitetura manycore (GPU) é capaz de reduzir o tempo de execução em até 26 vezes em comparação a um algoritmo sequencial equivalente.