Medeiros, Victor Wanderley Costa deCavalcante, Anderson Rodrigues2023-03-302023-03-302022-06-02CAVALCANTE, Anderson Rodrigues. Detecção de anomalias em dados meteorológicos do sertão de Pernambuco utilizando Isolation Forest e DBSCAN. 2022. 22 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Departamento de Estatística e Informática, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2022.https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/4275Valores anômalos são uns dos problemas presentes na era do Big Data. São necessárias técnicas robustas para a manipulação de informações corretas e incorretas que a cada instante são geradas. O uso de algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados dá a confiança de um bom desempenho nos resultados finais. Esta pesquisa utilizará dados meteorológicos de temperatura e umidade relativa do ar vindos do Instituto Nacional de Meteorologia, de Petrolina, com o DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Application with Noise) e o IF (Isolation Forest) implementados para detectar anomalias presentes nos dados, visto que anomalias meteorológicas podem aparecer por meio de defeitos, má configuração dos sensores e até mesmo efeitos climáticos extremos.22 f.poropenAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.pt_BRAlgoritmos computacionaisAprendizado do computadorMeteorologiabachelorThesisAtribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)https://n2t.net/ark:/57462/001300000cphp