Unsupervised Learning
Mostrando 1-12 de 29 artigos, teses e dissertações.
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1. Aprendizado não supervisionado de hierarquias de tópicos a partir de coleções textuais dinâmicas / Unsupervised learning of topic hierarchies from dynamic text collections
The need to extract new and useful knowledge from large textual collections has motivated researchs on Text Mining methods. Among the existing methods, initiatives for the knowledge organization by topic hierarchies are very popular. In the topic hierarchies, the knowledge is represented by topics and subtopics, and each topic contains documents of similar c
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 19/05/2011
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2. D-VisionDraughts: uma rede neural jogadora de damas que aprende por reforço em um ambiente de computação distribuída
The objetive of this work is to propose a draughts learning system, the D-VisionDraughts (Distributed VisionDraughts): a distributed draughts player agent based on neural networks that learns by reinforcement. The D-VisionDraughts is trained in a distributed processing environment in order to achieve a high level of play without expert game analysis and with
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 23/02/2011
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3. Resolução de correferência em múltiplos documentos utilizando aprendizado não supervisionado / Co-reference resolution in multiples documents through unsupervised learning
Um dos problemas encontrados em sistemas de Processamento de Línguas Naturais (PLN) é a dificuldade de se identificar que elementos textuais referem-se à mesma entidade. Esse fenômeno, no qual o conjunto de elementos textuais remete a uma mesma entidade, é denominado de correferência. Sistemas de resolução de correferência podem melhorar o desempenh
Publicado em: 2011
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4. Um estudo sobre reconhecimento de padrões: um aprendizado supervisionado com classificador bayesiano / A study on pattern recognition: supervised learning with a Bayesian classier
The facility we have to recognize a face, to understand spoken words, reading manuscripts, identifying car keys in our pocket and deciding whether an apple is ripe by its smell, belie the complex processes that are behind the act to recognize these patterns. These recognitions have been crucial to our survival, and over the past tens of millions of years sop
Publicado em: 2011
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5. 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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6. Análise de agrupamentos baseada na topologia dos dados e em mapas auto-organizáveis. / Data clustering based on data topology and self organizing-maps.
More than ever, in environment of large decision making, the analysis of data stored massively becomes a real need in almost all knowledge areas. The data analyzing process covers the performing of different tasks that can be executed for different techniques and strategies as the data clustering analysis. This research is focused on the analysis task of dat
Publicado em: 2008
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7. Uso de Meta-aprendizado para a SeleÃÃo e OrdenaÃÃo de Algoritmos de Agrupamento Aplicados a Dados de ExpressÃo GÃnica
O volume de dados de expressÃo gÃnica vem crescendo exponencialmente nos Ãltimos anos devido Ãs novas tecnologias da Biologia Molecular, que permitem medir a expressÃo de milhares de genes ao mesmo tempo. A anÃlise computacional desses dados tem grande importÃncia na Biologia e na Medicina. Ela permite, por exemplo, a descoberta de novas classes de c�
Publicado em: 2008
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8. Damage detection in a benchmark structure using AR-ARX models and statistical pattern recognition
Structural health monitoring (SHM) is related to the ability of monitoring the state and deciding the level of damage or deterioration within aerospace, civil and mechanical systems. In this sense, this paper deals with the application of a two-step auto-regressive and auto-regressive with exogenous inputs (AR-ARX) model for linear prediction of damage diagn
Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. Publicado em: 2007-06
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9. ClassificaÃÃo supervisionada usando dados simbÃlicos de semÃntica modal
The Symbolic Data Analysis (SDA) is a domain in the area of automatic discovery of knowledge that it aims at to develop methods for described data for variables that can assume as value lists of categories, intervals or distributions of probability. These variables allow to take in account the variability and/or uncertainty present in the data. This work pre
Publicado em: 2007
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10. 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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11. 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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12. Hybrid and incremental fuzzy learning to classify pixels by colors. / Aprendizado nebuloso híbrido e incremental para classificar pixels por cores.
Image segmentation is a very important process, which aims at subdividing an image in parts that correspond to objects of interest in the application domain. Objects may depict few colors that are represented in an image by a set of pixels presenting a very large range of chromatic values. A relatively small number of human-defined linguistic labels can be a
Publicado em: 2005