Aprendizado Incremental
Mostrando 1-12 de 13 artigos, teses e dissertações.
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1. The Brazilian Wine Industry: a case study on geographical proximity and innovation dynamics
Esse trabalho visou analisar os processos de cooperação e aprendizagem no sistema local de produção vitivinícola da Serra Gaúcha (Rio Grande do Sul, Brasil), de modo a caracterizar a dinâmica inovativa das empresas ali localizadas. Em termos metodológicos, foi feito um estudo exploratório não probabilístico. Foram realizadas pesquisa de campo com
Rev. Econ. Sociol. Rural. Publicado em: 2014-09
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2. 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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3. Classificação de dados estacionários e não estacionários baseada em grafos / Graph-based classification for stationary and non-stationary data
Métodos baseados em grafos consistem em uma poderosa forma de representação e abstração de dados que proporcionam, dentre outras vantagens, representar relações topológicas, visualizar estruturas, representar grupos de dados com formatos distintos, bem como, fornecer medidas alternativas para caracterizar os dados. Esse tipo de abordagem tem sido cad
Publicado em: 2011
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4. A connectionist approach for incremental function approximation and on-line tasks / Uma abordagem conexionista para a aproximação incremental de funções e tarefas de tempo real
Este trabalho propõe uma nova abordagem conexionista, chamada de IGMN (do inglês Incremental Gaussian Mixture Network), para aproximação incremental de funções e tarefas de tempo real. Ela é inspirada em recentes teorias do cérebro, especialmente o MPF (do inglês Memory-Prediction Framework) e a Inteligência Artificial Construtivista, que fazem com
Publicado em: 2011
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5. VisionDraughts - um sistema de aprendizagem de jogos de damas baseado em redes neurais, diferenças temporais, algoritmos eficientes de busca em árvores e informações perfeitas contidas em bases de dados
O objetivo deste trabalho é propor um sistema de aprendizagem de damas, Vision-Draughts, baseado nos trabalhos de Neto e Julia (LS-Draughts) e de Mark Lynch (NeuroDraughts). O NeuroDraughts é um bom jogador automático de damas que utiliza a técnica de aprendizagem por diferenças temporais para ajustar os pesos de uma rede neural artificial multi-camadas
Publicado em: 2008
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6. Aprendizado supervisionado incremental de Redes Bayesianas para mineração de dados.
Esse trabalho tem como objetivo propor dois algoritmos para aprendizado incremental supervisionado de redes Bayesianas, o AIP (Aprendizado Incremental ingênuo de Parâmetros) e o ABC (Aprendizado Bayesiano em Camadas). Para isso se pesquisou conceitos teóricos de redes Bayesianas, algoritmos de aprendizado de redes Bayesianas e métodos de aprendizado incr
Publicado em: 2007
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7. KIBS, innovation and learning: an analysis from the APL of you of the Region Metropolitan of Salvador and Feira de Santana / KIBS, inovação e aprendizado: uma análise a partir do APL de TI da Região Metropolitana de Salvador e Feira de Santana
A presente investigação buscou analisar que contribuições exercem os Serviços Empresariais Intensivos em Conhecimento, tradução da expressão inglesa Knowledge-Intensive Business Services (KIBS), para a inovação, o aprendizado e a difusão da inovação em Arranjos Produtivos Locais. Os Arranjos produtivos Locais são aglomerações de clientes, for
Publicado em: 2007
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8. LS-DRAUGHTS â um sistema de aprendizagem de jogos de Damas baseado em algoritmos genÃticos, redes neurais e diferenÃas temporais
O objetivo deste trabalho à propor um Sistema de Aprendizagem de Damas, LS-DRAUGHTS, que visa, por meio da tÃcnica dos Algoritmos GenÃticos (Ags), gerar, automaticamente, um conjunto de caracterÃsticas mÃnimas necessÃrias e essenciais de um jogo de Damas, de forma a otimizar o treino de um agente jogador que aprende a jogar Damas. A aprendizagem deste
Publicado em: 2007
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9. Dinâmica tecnológica da cadeia de frango de corte no Brasil: análise dos segmentos de insumos e processamento.
Este trabalho procura analisar a dinâmica tecnológica da cadeia produtiva de frangos de corte no Brasil, tendo-se como foco as empresas líderes que participam dos segmentos de insumos (genética, medicamentos e nutrição animal) e processamento. A participação dessas empresas no escopo do trabalho se deve ao fluxo de comércio nacional e internacional
Publicado em: 2006
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10. 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
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11. MAS-SCHOOL E ASYNC: UM MÉTODO E UM FRAMEWORK PARA CONSTRUÇÃO DE AGENTES INTELIGENTES / MAS-SCHOOL E ASYNC: A METHOD AND A FRAMEWORK FOR BUILDING INTELLIGENT AGENTS
The agent technology is used to develop systems that perform several complex tasks. This thesis presents the MAS-School method for modeling and implementing intelligent agent-based systems. The method presents a systematic approach to support a disciplined introduction of machine learning techniques in multi-agent systems from an early stage of design. The p
Publicado em: 2005
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12. Agente topológico de aprendizado por reforço / Topological reinforcement learning agent
Reinforcement Learning (RL) methods have shown to be a good choice for decision-making problems due to their flexible and adaptive characteristics. Despite such promising features, RL methods often have their practical application restricted to small or medium size (at state, or state-action, space) problems mainly because of their standard strategies for va
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 07/04/2004