Sistemas De Aprendizado Simbolico
Mostrando 1-7 de 7 artigos, teses e dissertações.
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1. Um modelo para sistemas especialistas conexionistas híbridos
O presente trabalho descreve um modelo híbrido para sistemas especialistas classificatórios que Integra os mecanismos de representação de conhecimento de frames e de redes neurais, assimilando qualidades inerentes de cada um dos dois paradigmas. O mecanismo de frames fornece tipos construtores flexíveis para a modelagem do conhecimento do domínio, enqu
Publicado em: 2010
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2. Aplicações de técnicas de inteligência artificial à comunicação alternativa e aumentativa
A maior parte da população mundial se comunica de forma multimodal (fala, gestos, expressões faciais, etc.). Na medida em que algum destes modos falta, a pessoa afetada encontra dificuldades para manifestar suas idéias e pensamentos. Este trabalho é destinado a pessoas com dificuldades severas de fala e graves danos, tamb6m, na parte motora, o que as im
Publicado em: 2010
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3. Narrativas sobre o processo de modernizar-se: uma investigação sobre a economia política e simbólica do artesanato recente em Florianópolis, Santa Catarina, BR
Esta investigação tem por propósito mapear e interpretar as estratégias e dispositivos narrativos (verbais e objetualizados), utilizados nos processos de atualizações biográficas (pessoais e dos sistemas de objetos) de artesãos (ãs) modeladores de cerâmica folclórica; acionados com o propósito de inserir a si (qual autor-artista) e sua produção
Publicado em: 2008
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4. Combinig classifiers using knowledge rule measures and genetic algortgms / Combinação de classificadores simbólicos utilizando medidas de regras de conhecimento e algoritmos genéticos
A qualidade das hipóteses induzidas pelos atuais sistemas de aprendizado de máquina supervisionado depende da quantidade dos exemplos no conjunto de treinamento. Por outro lado, muitos dos sistemas de aprendizado de máquina conhecidos não estão preparados para trabalhar com uma grande quantidade de exemplos. Grandes conjuntos de dados são típicos em m
Publicado em: 2006
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5. Sobre o modelo neural RuleNet e suas características simbólica e cooperativa.
Aprendizado de máquina é uma área da Inteligência Artificial que investe na pesquisa de métodos e técnicas para viabilizar o aprendizado automático em sistemas computacionais. Este trabalho de pesquisa investiga um modelo neural de aprendizado de máquina chamado RuleNet e sua extensão Fuzzy RuleNet, para domínios fuzzy. Dentre as vantagens da propo
Publicado em: 2004
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6. Extraction of knowledge from Artificial Neural Networks using Symbolic Machine Learning Systems and Genetic Algorithm / "Extração de conhecimento de redes neurais artificiais utilizando sistemas de aprendizado simbólico e algoritmos genéticos"
In Machine Learning - ML there is not a single algorithm that is the best for all application domains. In practice, several research works have shown that Artificial Neural Networks - ANNs have an appropriate inductive bias for several domains. Thus, ANNs have been applied to a number of data sets with high predictive accuracy. Symbolic ML algorithms have a
Publicado em: 2003
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7. Combination of symbolic classifiers to improve predictive and descriptive power of ensembles / "Combinação de classificadores simbólicos para melhorar o poder preditivo e descritivo de Ensembles"
A qualidade das hipóteses induzidas pelos atuais sistemas de Aprendizado de Máquina depende principalmente da quantidade e da qualidade dos atributos e exemplos utilizados no treinamento. Freqüentemente, resultados experimentais obtidos sobre grandes bases de dados, que possuem muitos atributos irrelevantes, resultam em hipóteses de baixa precisão. Por
Publicado em: 2002