Aprendizado Semissupervisionado
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1. Detecção de contradições em um sistema de aprendizado sem fim
O NELL (Never Ending Language Learning) é um sistema que busca aprender de uma maneira contínua, extraindo informação estruturada de páginas web desestruturadas utilizando o paradigma de aprendizagem semissupervisionado como um de seus princípios básicos. O Read the Web (RTW) é o projeto no qual o sistema NELL se insere. Atualmente o NELL possui cinc
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 29/06/2012
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2. Aprendizado semissupervisionado aplicado ao problema de valores ausentes
Valores ausentes constituem um problema relativamente comum em bases de dados, devido a isso existem vários métodos para estimá-los. Essa estimativa é denominada imputação de valores ausentes. Os métodos que usam o aprendizado de máquina para realizar a tarefa imputação, costuman ser supervisionados e somente utilizam os exemplos rotulados para ind
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 29/05/2012
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3. Abordagens para aprendizado semissupervisionado multirrótulo e hierárquico / Multi-label and hierarchical semi-supervised learning approaches
In machine learning, the task of classification consists on creating computational models that are able to automatically identify the class of objects belonging to a predefined domain from a set of examples whose class is known a priori. There are some classification scenarios in which each object can be associated to more than one class at the same time. Mo
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 25/10/2011
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4. Aprendizado semissupervisionado através de técnicas de acoplamento
O Aprendizado de Máquina (AM) pode ser visto como uma área de pesquisa dentro da Inteligência Artificial (IA) que busca o desenvolvimento de programas de computador que possam evoluir à medida que vão sendo expostos a novas experiências. O principal objetivo de AM é a busca por métodos e técnicas que permitem a concepção de sistemas computacionais
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 17/02/2011
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5. Classificação de dados estacionários e não estacionários baseada em grafos / Graph-based classification for stationary and non-stationary data
Métodos baseados em grafos consistem em uma poderosa forma de representação e abstração de dados que proporcionam, dentre outras vantagens, representar relações topológicas, visualizar estruturas, representar grupos de dados com formatos distintos, bem como, fornecer medidas alternativas para caracterizar os dados. Esse tipo de abordagem tem sido cad
Publicado em: 2011
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6. Aprendizado semissupervisionado multidescrição em classificação de textos / Multi-view semi-supervised learning in text classification
Semi-supervised learning algorithms learn from a combination of both labeled and unlabeled data. Thus, they can be applied in domains where few labeled examples and a vast amount of unlabeled examples are available. Furthermore, semi-supervised learning algorithms may achieve a better performance than supervised learning algorithms trained on the same few la
Publicado em: 2010