Machine Learning Classifiers
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13. Classifiers and machine learning techniques for image processing and computer vision / Classificadores e aprendizado em processamento de imagens e visão computacional
In this work, we propose the use of classifiers and machine learning techniques to extract useful information from data sets (e.g., images) to solve important problems in Image Processing and Computer Vision. We are particularly interested in: two and multi-class image categorization, hidden messages detection, discrimination among natural and forged images,
Publicado em: 2009
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14. Artificial generation of populations for machine learning classifiers training to glaucoma diagnosis support. / Geração de populações artificiais para treinamento de classificadores de apoio ao diagnóstico de glaucoma.
Glaucoma é uma neuropatia óptica cuja progressão gera comprometimento no campo visual e cegueira. Devido aos danos irreversíveis, a identicação precoce e correta é vital para o controle da progressão da doença. Para diagnóstico de glaucoma , oftalmologistas analisam dados de campo visual e da anatomia ocular obtidos através de testes. Para reduzir
Publicado em: 2009
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15. Avaliação de métodos não-supervisionados de seleção de atributos para mineração de textos / Evaluation of unsupervised feature selection methods for Text Mining
Feature selection is an activity sometimes necessary to obtain good results in machine learning tasks. In Text Mining, reducing the number of features in a text base is essential for the effectiveness of the process and the comprehensibility of the extracted knowledge, since it deals with high dimensionalities and sparse contexts. When dealing with contexts
Publicado em: 2009
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16. Bioinspired parameter tuning of classifiers / Ajuste de parâmetros de técnicas de classificação por algoritmos bioinspirados
Aprendizado de máquina é uma área de pesquisa na qual se investiga como desenvolver sistemas capazes de aprender com a experiência. Muitos algoritmos de aprendizado possuem parâmetros cujos valores devem ser especificados pelo usuário. Em geral, esses valores influenciam diretamente no processo de aquisição do conhecimento, podendo gerar diferentes m
Publicado em: 2009
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17. A machine learning approach to automatic music genre classification
This paper presents a non-conventional approach for the automatic music genre classification problem. The proposed approach uses multiple feature vectors and a pattern recognition ensemble approach, according to space and time decomposition schemes. Despite being music genre classification a multi-class problem, we accomplish the task using a set of binary c
Journal of the Brazilian Computer Society. Publicado em: 2008-09
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18. DetecÃÃo de mÃdulos de software propensos a falhas atravÃs de tÃcnicas de aprendizagem de mÃquina
The success of software depends directly on its quality. Traditionally, formal methods and manual code inspection are used to assure it. Generally, such methods have a high cost and demand a lot of time. Therefore, tests should be carefully planned to avoid waste of resources. Nowadays, companies are looking for faster and cheaper ways to detect software def
Publicado em: 2008
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19. Predição de RNAs não-codificadores no transcriptoma do fungo Paracoccidioides brasiliensis usando aprendizagem de máquina
Paracoccidioides brasiliensis (Pb) is a saprophytic and dimorphic fungus of clinical importance because its propagules, when inhaled by humans, cause the disease known as paracoccidioidomycosis. In the year 2005 the Pb transcriptome was published, pointing out several potential drug targets, but still a significative amount of sequenced transcripts lack iden
Publicado em: 2008
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20. OBJECT RECOGNITION SYSTEM IN DIGITAL VIDEOS FOR INTERACTIVE APPLICATIONS / RECONHECEDOR DE OBJETOS EM VÍDEOS DIGITAIS PARA APLICAÇÕES INTERATIVAS
Object detection and recognition are an important issue in the field of Computer Vision, where its accomplishment in both real time and low false positives rates has became the main goal of various research works, including the ones related to new interactivity forms in Digital TV. This dissertation proposes a software system based on machine learning that a
Publicado em: 2008
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21. Aprendizagem de máquina baseada na combinação de classificadores em bases de dados de área de saúde
Nowadays most decision problems do not have as a challenge the numeric treatment, but the transformation of data and information into knowledge, specially, when data bases are related with health. These health data bases, in general, have many attributes, few instances and many missing values, which, regarding machine learning, leads to redundant and irrelev
Publicado em: 2007
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22. Computação Evolutiva para a Construção de Regras de Conhecimento com Propriedades Específicas / Evolutionary Computing for Knowledge Rule Construction with Specific Properties
Most symbolic machine learning approaches use if-then know-ledge rules as the description language in which the learned knowledge is expressed. The aim of these learners is to find a set of classification rules that can be used to predict new instances that have not been seen by the learner before. However, these sorts of learners take into account the rule
Publicado em: 2007
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23. APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA O PROBLEMA DE SENTIMENT CLASSIFICATION / MACHINE LEARNING FOR SENTIMENT CLASSIFICATION
Sentiment Analysis é um problema de categorização de texto no qual deseja-se identificar opiniões favoráveis e desfavoráveis com relação a um tópico. Um exemplo destes tópicos de interesse são organizações e seus produtos. Neste problema, documentos são classificados pelo sentimento, conotação, atitudes e opiniões ao invés de se restringir
Publicado em: 2006
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24. Combinig classifiers using knowledge rule measures and genetic algortgms / Combinação de classificadores simbólicos utilizando medidas de regras de conhecimento e algoritmos genéticos
A qualidade das hipóteses induzidas pelos atuais sistemas de aprendizado de máquina supervisionado depende da quantidade dos exemplos no conjunto de treinamento. Por outro lado, muitos dos sistemas de aprendizado de máquina conhecidos não estão preparados para trabalhar com uma grande quantidade de exemplos. Grandes conjuntos de dados são típicos em m
Publicado em: 2006