Aprendizado Computacional Supervisionado
Mostrando 13-21 de 21 artigos, teses e dissertações.
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13. Automatic evaluation of the quality of English abstracts / Avaliação automática da qualidade de escrita de resumos científicos em inglês
Problemas com a escrita podem afetar o desempenho de profissionais de maneira marcante, principalmente no caso de cientistas e acadêmicos que precisam escrever com proficiência e desembaraço não somente na língua materna, mas principalmente em inglês. Durante os últimos anos, ferramentas de suporte à escrita, algumas com enfoque em textos científico
Publicado em: 2007
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14. AvaliaÃÃo de redes neurais competitivas em tarefas de quantizaÃÃo vetorial:um estudo comparativo / Evaluation of competitive neural networks in tasks of vector quantization (VQ): a comparative study
Esta dissertaÃÃo tem como principal meta realizar um estudo comparativo do desempenho de algoritmos de redes neurais competitivas nÃo-supervisionadas em problemas de quantizaÃÃo vetorial (QV) e aplicaÃÃes correlatas, tais como anÃlise de agrupamentos (clustering) e compressÃo de imagens. A motivaÃÃo para tanto parte da percepÃÃo de que hà uma r
Publicado em: 2007
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15. Aprendizado não-supervisionado em redes neurais pulsadas de base radial. / Unsupervised learning in pulsed neural networks with radial basis function.
Redes neurais pulsadas - redes que utilizam uma codificação temporal da informação - têm despontado como uma nova e promissora abordagem dentro do paradigma conexionista emergente da ciência cognitiva. Um desses novos modelos é a rede neural pulsada de base radial, capaz de armazenar informação nos tempos de atraso axonais dos neurônios e que compo
Publicado em: 2006
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16. Interpreting clusters generated by hierarchical clustering algorithms / Interpretação de clusters gerados por algoritmos de clustering hierárquico
O processo de Mineração de Dados (MD) consiste na extração automática de padrões que representam o conhecimento implícito em grandes bases de dados. Em geral, a MD pode ser classificada em duas categorias: preditiva e descritiva. Tarefas da primeira categoria, tal como a classificação, realizam inferências preditivas sobre os dados enquanto que tar
Publicado em: 2006
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17. O algoritmo de aprendizado semi-supervisionado co-training e sua aplicação na rotulação de documentos / The semi-supervised learning algorithm co-training applied to label text documents
Em Aprendizado de Máquina, a abordagem supervisionada normalmente necessita de um número significativo de exemplos de treinamento para a indução de classificadores precisos. Entretanto, a rotulação de dados é freqüentemente realizada manualmente, o que torna esse processo demorado e caro. Por outro lado, exemplos não-rotulados são facilmente obtido
Publicado em: 2004
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18. "Uma abordagem para pré-processamento de dados textuais em algoritmos de aprendizado"
A representação atributo-valor de documentos usada no processo de mineração de textos é uma estrutura adequada à maioria das tarefas de classificação e agrupamento de documentos. No contexto de algoritmos de aprendizado de máquina, a representação atributo-valor de documentos freqüentemente utiliza a abordagem bag-of-words. Essa abordagem é cara
Publicado em: 2003
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19. "Data pre-processing for supervised machine learning" / "Pré-processamento de dados em aprendizado de máquina supervisionado"
A qualidade de dados é uma das principais preocupações em Aprendizado de Máquina - AM -cujos algoritmos são freqüentemente utilizados para extrair conhecimento durante a fase de Mineração de Dados - MD - da nova área de pesquisa chamada Descoberta de Conhecimento de Bancos de Dados. Uma vez que a maioria dos algoritmos de aprendizado induz conhecime
Publicado em: 2003
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20. Relevant feature selection and construction for machine learning. / Seleção e construção de features relevantes para o aprendizado de máquina.
No Aprendizado de Máquina Supervisionado - AM - é apresentado ao algoritmo de indução um conjunto de instâncias de treinamento, no qual cada instância é um vetor de features rotulado com a classe. O algoritmo de indução tem como tarefa induzir um classificador que será utilizado para classificar novas instâncias. Algoritmos de indução convencion
Publicado em: 2000
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21. UM MODELO DE PREVISÃO DE CURTO PRAZO DE CARGA ELÉTRICA COMBINANDO MÉTODOS ESTATÍSTICOS E INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL / A SHORT TERM LOAD FORECASTING MODEL COMBINING STATISTICAL AND COMPUTATIONAL INTELLIGENCE BASED MODELS
Este trabalho apresenta um novo modelo de previsão de curto prazo de carga elétrica que reúne técnicas de inteligência computacional e métodos estatísticos. Ele permite aproveitar as vantagens de inteligência computacional, relativas à criação de classes da série de entrada e ao processamento de variáveis climáticas de forma lingüística, e aq
Publicado em: 1998