Aprendizagem Nao Supervisionada
Mostrando 1-10 de 10 artigos, teses e dissertações.
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1. Agradecimento aos Revisores de 2019
Resumo Este artigo analisa o desempenho de modelos fatoriais de alta dimensão para prever quatro variáveis macroeconômicas brasileiras: duas variáveis reais, taxa de desemprego e o índice de produção industrial, e duas variáveis nominais, IPCA e IPC. Os fatores são estimados a partir de um conjunto composto por 117 variáveis macroeconômicas. Visan
Braz. J. Nephrol.. Publicado em: 2020-03
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2. Previsão de Variáveis Macroeconômicas Brasileiras usando Modelos de Séries Temporais de Alta Dimensão
Resumo Este artigo analisa o desempenho de modelos fatoriais de alta dimensão para prever quatro variáveis macroeconômicas brasileiras: duas variáveis reais, taxa de desemprego e o índice de produção industrial, e duas variáveis nominais, IPCA e IPC. Os fatores são estimados a partir de um conjunto composto por 117 variáveis macroeconômicas. Visan
Estud. Econ.. Publicado em: 2020-03
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3. Melhoria da atratividade de faces em imagens = : Echancement of faces attractiveness in images / Echancement of faces attractiveness in images
O rosto desempenha um papel importante na comunicação e expressão de emoções. Por ser o cartão de visitas individual e caracterizar a primeira impressão de cada um, sua aparência e seu formato tornam-se alvo de diversos estudos. Um rosto mais atraente é capaz de capturar com maior facilidade não apenas a atenção de quem o observa, como também su
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 29/06/2012
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4. Aprendizado multi-objetivo de redes RBF e de Máquinas de kernel
Conforme a teoria de aprendizagem estat´stica, o erro de treinamento e a complexidade de modelos de aprendizado devem ser certamente equilibrados para uma generalização válida, além de serem minimizados. Os algoritmos de aprendizagem modernos, tais como máquinas de vetores de suporte, atingem esta meta por meio da regularização e dos métodos de kern
Publicado em: 2010
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5. CLASTRIN - Um Classificador de Tráfego de Aplicações Internet Utilizando a Abordagem "Um-Contra-Todos" / CLASTRIN - um Classificador de Tráfego de Aplicações Internet Utilizando a Abordagem "Um-Contra-Todos"
Neste trabalho, apresenta-se uma proposta de um classificador de aplicações presentes no tráfego Internet. A proposta deste classificador é utilizar informações estatísticas coletadas dos fluxos de dados e identificar a menor quantidade de discriminantes estatísticos capazes de distinguir os fluxos de determinada classe de aplicação dos demais, sep
Publicado em: 2009
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6. Gerenciamento e autenticação de identidades digitais usando feições faciais
Em nossa vida diária, são utilizadas identidades digitais (IDDs) para acessar contas de e-mail, bancos e lojas virtuais, locais restritos, computadores compartilhados, e outros. Garantir que apenas usuários autorizados tenham o acesso permitido é um aspecto fundamental no desenvolvimento destas aplicações. Atualmente, os métodos de controle de acesso
Publicado em: 2009
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7. Integração de redes neurais artificais ao nariz eletrônico : avaliação aromática de café solúvel
O aroma é uma das características mais importantes dos alimentos, principalmente para bebidas como o café. Sua avaliação é complexa e primordial no controle de qualidade da indústria de café solúvel. O nariz eletrônico é um instrumento, constituído por um arranjo de sensores parcialmente seletivos, que tem sido muito utilizado na análise de vol�
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 25/08/2008
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8. Um Estudo de Limpeza em Base de Dados Desbalanceada e com Sobreposição de Classes
O objetivo geral desta pesquisa é analisar técnicas para aumentar a acurácia de classificadores construídos a partir de bases de dados desbalanceadas. Uma base de dados é desbalanceada quando possui muito mais casos de uma classe do que das outras, portanto possui classes raras. O desbalanceamento também pode ser em uma mesma classe se a distribuição
Publicado em: 2007
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9. Rede morfológica não-supervisionada-RMNS / Unsupervisedmorphologicnet-RMNS
Este trabalho propõe um novo paradigma de Rede Neural Artificial (RNA): A Rede Morfológica Não-Supervisionada (RMNS), caracterizada por aprendizagem não-supervisionada. Este paradigma pertence a uma classe de redes invariantes a translação e está baseada na Morfologia Matemática (MM), e nos modelos de rede ART de Carpenter e Grossberg, e na rede de K
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 02/06/1998
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10. Rede morfológica não-supervisionada-RMNS / Unsupervisedmorphologicnet-RMNS
This work proposes a new paradigm of Artificial Neural Net (RNA): The Unsupervised Morphologic Net (RMNS), characterized by unsupervised learning. This paradigm belongs to a class of translation invariant nets and it is based on of Mathematical Morphology (MM), Carpenter and Grossberg s ART, and Kohonen net models. At activation time, the template matching o
Publicado em: 1998