Machine Learning
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25. Estimating credit and profit scoring of a Brazilian credit union with logistic regression and machine-learning techniques
Abstract Purpose Although credit unions are nonprofit organizations, their objectives depend on the efficient management of their resources and credit risk aligned with the principles of the cooperative doctrine. This paper aims to propose the combined use of credit scoring and profit scoring to increase the effectiveness of the loan-granting process in cre
RAUSP Manag. J.. Publicado em: 25/11/2019
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26. Perspectivas do uso de mineração de dados e aprendizado de máquina em saúde e segurança no trabalho
Resumo Introdução: a variedade, volume e velocidade de geração de dados (big data) possibilitam novas e mais complexas análises. Objetivo: discutir e apresentar técnicas de mineração de dados (data mining) e de aprendizado de máquina (machine learning) para auxiliar pesquisadores de Saúde e Segurança no Trabalho (SST) na escolha da técnica ad
Rev. bras. saúde ocup.. Publicado em: 04/11/2019
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27. A NOVEL RAISIN SEGMENTATION ALGORITHM BASED ON DEEP LEARNING AND MORPHOLOGICAL ANALYSIS
ABSTRACT We propose a segmentation algorithm for raisin extraction. The proposed approach consists of the following aspects. Deep learning is used to predict the number of raisins in each connected region, and the shape features such as the roundness, area, X-axis value for the centroid, Y-axis value for the centroid, axis length and perimeter of each region
Eng. Agríc.. Publicado em: 04/11/2019
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28. Digital mapping of soil attributes using machine learning
RESUMO O mapeamento de atributos químicos do solo em larga escala pode acarretar em ganhos no planejamento de uso e ocupação do mesmo. Existem diferentes técnicas disponíveis para tal fim, cujos desempenhos devem ser testados para diferentes situações de paisagem. Objetivou-se neste trabalho espacializar atributos químicos do solo, comparando oito m�
Rev. Ciênc. Agron.. Publicado em: 04/11/2019
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29. Optimal pressure management in water distribution networks through district metered area creation based on machine learning
RESUMO A gestão integrada dos sistemas de abastecimento de água com o uso eficiente dos recursos requer a otimização das operações. O agrupamento das redes de abastecimento de água em pequenas unidades, chamadas de distritos de medição (DMAs), é uma estratégia que permite o desenvolvimento de regras operacionais específicas, responsáveis por mel
RBRH. Publicado em: 26/09/2019
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30. Artificial intelligence, machine learning, computer-aided diagnosis, and radiomics: advances in imaging towards to precision medicine
Resumo A disciplina de radiologia e diagnóstico por imagem evoluiu sobremaneira nos últimos anos. Temos observado o aumento exponencial do número de exames realizados, a subespecialização das disciplinas médicas e a maior acurácia dos métodos, tornando um desafio para o médico radiologista “saber tudo sobre todos exames e regiões”. Além disso,
Radiol Bras. Publicado em: 23/09/2019
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31. Machine learning para análises preditivas em saúde: exemplo de aplicação para predizer óbito em idosos de São Paulo, Brasil
Este estudo objetiva apresentar as etapas relacionadas à utilização de algoritmos de machine learning para análises preditivas em saúde. Para isso, foi realizada uma aplicação com base em dados de idosos residentes no Município de São Paulo, Brasil, participantes do estudo Saúde Bem-estar e Envelhecimento (SABE) (n = 2.808). A variável resposta fo
Cad. Saúde Pública. Publicado em: 29/07/2019
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32. A aprendizagem dos clíticos de terceira pessoa do espanhol por universitários brasileiros: o efeito e a durabilidade da intervenção instrucional
RESUMO Neste estudo, analisamos e discutimos o efeito e a durabilidade da intervenção instrucional na aprendizagem dos clíticos de terceira pessoa do espanhol por universitários brasileiros. Para fins de tratamento estatístico, os dados foram submetidos ao software International Business Machine Statistical Package for Social Studies (SPSS), a partir do
Rev. bras. linguist. apl.. Publicado em: 19/06/2019
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33. 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
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34. Soil type spatial prediction from Random Forest: different training datasets, transferability, accuracy and uncertainty assessment
ABSTRACT: Different uses of soil legacy data such as training dataset as well as the selection of soil environmental covariables could drive the accuracy of machine learning techniques. Thus, this study evaluated the ability of the Random Forest algorithm to predict soil classes from different training datasets and extrapolate such information to a similar a
Sci. agric. (Piracicaba, Braz.). Publicado em: 2019-05
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35. An SHM approach using machine learning and statistical indicators extracted from raw dynamic measurements
Abstract Structural Health Monitoring using raw dynamic measurements is the subject of several studies aimed at identifying structural modifications or, more specifically, focused on damage assessment. Traditional damage detection methods associate structural modal deviations to damage. Nevertheless, the process used to determine modal characteristics can in
Lat. Am. j. solids struct.. Publicado em: 14/03/2019
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36. Scenario reduction using machine learning techniques applied to conditional geostatistical simulation
Abstract One of the basic factors in mine operational optimization is knowledge regarding mineral deposit features, which allows to predict its behavior. This could be achieved by conditional geostatistical simulation, which allows to evaluate deposit variability (uncertainty band) and its impacts on project economics. However, a large number of realizations
REM, Int. Eng. J.. Publicado em: 2019-03