Semi Supervised Learning
Mostrando 1-12 de 17 artigos, teses e dissertações.
-
1. Preprocessing procedures and supervised classification applied to a database of systematic soil survey
ABSTRACT: Data Mining techniques play an important role in the prediction of soil spatial distribution in systematic soil surveying, though existing methodologies still lack standardization and a full understanding of their capabilities. The aim of this work was to evaluate the performance of preprocessing procedures and supervised classification approaches
Sci. agric. (Piracicaba, Braz.). Publicado em: 20/05/2019
-
2. Guidance on Healthy Eating Habits from the Medical Student’s Perspective
RESUMO The rising number of students leagues in the Escola Paulista de Medicina of the Universidade Federal de São Paulo (EPM–Unifesp) leads to questions about their meaning to students and their role in medical training, as well as concerns about learning distortions, early specialization, social relevance, and insertion in the Brazilian national health
Rev. bras. educ. med.. Publicado em: 2019-03
-
3. 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
-
4. 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
-
5. 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
-
6. Semi-supervised learning based in disagreement by similarity / Classificação semi-supervisionada baseada em desacordo por similaridade
Semi-supervised learning is a machine learning paradigm in which the induced hypothesis is improved by taking advantage of unlabeled data. Semi-supervised learning is particularly useful when labeled data is scarce and difficult to obtain. In this context, the Cotraining algorithm was proposed. Cotraining is a widely used semisupervised approach that assumes
Publicado em: 2010
-
7. Redes lógicas de Markov aplicadas ao aprendizado de classificadores automáticos de dados. / Markov logic networks applied to learning of automatic data classifiers.
Sistemas de computação têm se tornado maiores e mais complexos com o objetivo de lidar com a vasta quantidade de dados disponíveis. Uma tarefa decisiva em tais sistemas é classificar estes dados, bem como extrair informação útil destes. Nesta dissertação, testam-se as redes lógicas de Markov como linguagem para especificação e aprendizado de cla
Publicado em: 2010
-
8. Aprendizado semi-supervisionado e não supervisionado para análise de dados de expressão gênica
Data clustering has been seen, in the last decades, as an important tool for gene expression data analysis. In recent years, due to the progress in gene annotation research, a growing interest has been noticed for the semi-supervised clustering techniques, which use knowledge previously available about some gene functions to discover functions of other genes
Publicado em: 2008
-
9. Classificação supervisionada de padrões utilizando floresta de caminhos otimos / Supervised pattern classification using optimum path forest
Patterns are usually represented by feature vectors obtained from samples of a dataset, which can be fully, partially or non labeled. Depending on the amount of available information of these datasets, three kinds of pattern identification techniques can be applied: supervised, semi-supervised or non supervised. In this work, we addressed the supervised ones
Publicado em: 2008
-
10. Relations among rankings, ROC analysis and calibration applied to machine learning / Relações entre ranking, análise ROC e calibração em aprendizado de máquina
Aprendizado supervisionado tem sido principalmente utilizado para classificação. Neste trabalho são mostrados os benefícios do uso de rankings ao invés de classificação de exemplos isolados. Um rankeador é um algoritmo que ordena um conjunto de exemplos de tal modo que eles são apresentados do exemplo de maior para o exemplo de menor expectativa de
Publicado em: 2008
-
11. Aprendizado transdutivo baseado em teoria da informação e teoria do aprendizado estatístico
The machine learning problem is most frequently proposed and solved under the inductive inference paradigm, based on classical inductive principles such as the Empirical Risk Minimization (ERM) and Structural Risk Minimization (SRM). These principles are based on the attempt to create a learning rule given some finite training data. They rely on two assumpti
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 13/07/2007
-
12. A móbile platform for autonomy studies. / Uma plataforma móvel para estudos de autonomia.
Neste trabalho é proposta uma plataforma robótica móvel, concebida de maneira modular e hierárquica, visando o estudo de diversos aspectos aplicados à navegação, tanto autônoma quanto semi-autônoma, em ambientes internos. O sistema proposto possibilita a implementação de arquiteturas reativas e híbridas com aprendizagem, sendo a importância e li
Publicado em: 2007