Aprendizado Computacional Supervisionado
Mostrando 1-12 de 21 artigos, teses e dissertações.
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1. Avaliação do desempenho de classificadores em metalografia quantitativa
As técnicas convencionais para aplicação da metalografia quantitativa têm sido cada vez mais substituídas por processos digitais devido à crescente necessidade de ganho de velocidade nas análises industriais e o processamento de imagens tem então ocupado um lugar importante nesse campo da metalurgia. Este trabalho teve como objetivo a implementação
Matéria (Rio J.). Publicado em: 2015-06
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2. Algoritmos Evolutivos aplicados ao Classificador baseado em Segmentos de Reta / Evolutive Algorithms applied to the Straight Line Segment Classifier
During the past years, the use of machine learning techniques have become into one of the most frequently performed tasks, due to the large amount of pattern recognition applications such as: voice recognition, text classification, face recognition, medical image diagnosis, among others. Thus, a great number of techniques dealing with this kind of problem ha
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 03/07/2012
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3. Síntese automática de redes neurais artificiais com conexões à frente arbitrárias / Automatic synthesis of artificial neural networks with arbitrary feedforward connections
Esta tese apresenta duas metodologias de síntese automática de redes neurais artificiais com conexões à frente arbitrárias, com a proposição da arquitetura via computação evolutiva ou via um método construtivo, enquanto que os pesos sinápticos são definidos por técnicas de otimização não-linear. O processo de treinamento supervisionado visa p
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 07/12/2011
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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. Um modelo neural de aprimoramento progressivo para redução de dimensionalidade / A Progressive Enhancement Neural Model for dimensionality reduction
Nas últimas décadas, avanços em tecnologias de geração, coleta e armazenamento de dados têm contribuído para aumentar o tamanho dos bancos de dados nas diversas áreas de conhecimento humano. Este aumento verifica-se não somente em relação à quantidade de amostras de dados, mas principalmente em relação à quantidade de características descreve
Publicado em: 2010
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6. O poder cognitivo das redes neurais artificiais modelo ART1 na recuperação da informação
O artigo relata um experimento de simulação computacional de um sistema de recuperação da informação composto por uma base de índices textuais de uma amostra de documentos, um software de rede neural artificial implementando conceitos da Teoria da Ressonância Adaptativa, para automação do processo de ordenação e apresentação de resultados, e um
Ciência da Informação. Publicado em: 2009-04
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7. Aprendizado de máquina baseado em separabilidade linear em sistema de classificação híbrido-nebuloso aplicado a problemas multiclasse
Este trabalho de mestrado descreve um sistema classificador inteligente aplicado a problemas multiclasse não-linearmente separáveis chamado Slicer. O sistema adota uma estratégia de aprendizado supervisionado de baixo custo computacional (avaliado em ) baseado em separabilidade linear. Durante o período de aprendizagem o sistema determina um conjunto de
Publicado em: 2009
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8. Reconhecimento e delineamento sinergicos de objetos em imagens com aplicações na medicina / Synergistic delineation and recognition of objects in images with applications in medicine
Segmentar uma imagem consiste em particioná-la em regiões relevantes para uma dada aplicação (e.g., objetos e fundo). A segmentação de imagem é um dos problemas mais fundamentais e desafiadores em processamento de imagem e vis¿ao computacional. O problema da segmentação representa um desafio técnico importante na computação devido `a dificuldade
Publicado em: 2009
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9. Uma abordagem evolucionária para aprendizado semi-supervisionado em máquinas de vetores de suporte
O paradigma de Aprendizado Semi-Supervisionado é bastante adequado a uma classe de problemas de crescente relevância no contexto do Aprendizado de Máquinas: aqueles onde há um grande desbalanceamento entre o conjunto de treinamento e o de teste, devido, entre outras coisas, ao alto custo de um classificador. Nessa classe de problemas, não se pode assegu
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 21/11/2008
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10. 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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11. Aprendizado não-supervisionado em redes neurais pulsadas de base radial: um estudo da capacidade de agrupamento para a classificação de pixels
Redes neurais pulsadas - redes que utilizam uma codificação temporal da informação - têm despontado como uma promissora abordagem dentro do paradigma conexionista, emergente da ciência cognitiva. Um desses novos modelos é a rede neural pulsada com função de base radial, que é capaz de armazenar informação nos tempos de atraso axonais dos neurôni
Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica. Publicado em: 2007-06
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12. A seleção de atributos e o aprendizado supervisionado de redes bayesianas no contexto da mineração de dados
As técnicas de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (KDD), também chamadas de Mineração de Dados, surgiram da grande necessidade de se obter mais informação sobre os dados armazenados por organizações, como empresas, grandes corporações e instituições de pesquisa. As Redes Bayesianas (RBs) podem ser consideradas como uma forma de represe
Publicado em: 2007