Projeto e implementação do algoritmo de aprendizado de máquina semi-supervisionado CO-TRAINING.
| dc.contributor | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação – ICMC/USP | pt_BR |
| dc.contributor.author | Matsubara, Edson Takashi | |
| dc.contributor.author | Monard, Maria Carolina | |
| dc.date.accessioned | 2018-09-18T12:29:06Z | |
| dc.date.available | 2018-09-18T12:29:06Z | |
| dc.date.issued | 2004-04 | |
| dc.description.abstract | Em bases de dados do mundo real, o número de exemplos rotulados é muito pequeno, quando não inexistente, tornando inviável o uso de Aprendizado de Máquina supervisionado nessas bases. Uma nova área de pesquisa em Aprendizado de Máquina está relacionada com algoritmos de aprendizado semi-supervisionado. Nesse tipo de aprendizado, dado um pequeno conjunto de exemplos rotulados, o objetivo principal consiste em rotular mais exemplos para serem utilizados para qualquer algoritmo de Aprendizado de Máquina supervisionado na indução de melhores classificadores. Neste trabalho é descrito em detalhes o projeto e implementação do algoritmo de aprendizado semi-supervisionado CO-TRAINING juntamente com um exemplo de execução. | pt_BR |
| dc.description.notes | Relatórios Técnicos do ICMC; 229 | pt_BR |
| dc.format | 40 p. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.icmc.usp.br//handle/RIICMC/6856 | |
| dc.publisher.city | São Carlos, SP, Brasil. | pt_BR |
| dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
| dc.title | Projeto e implementação do algoritmo de aprendizado de máquina semi-supervisionado CO-TRAINING. | pt_BR |
| dc.title.alternative | Design and implementation of the semi-supervised machine learning algorithm CO-TRAINING. | pt_BR |
| dc.type.category | Relatórios técnicos | pt_BR |
| usp.description.abstracttranslated | In real-world databases, the number of labeled examples is very small, if not non-existent, making it unfeasible to use Learning supervised machine on these bases. A new research area in Machine Learning is related to learning algorithms semi-supervised. In this type of learning, given a small set of examples, the main objective is to label more examples for to be used for any Machine Learning in the induction of better classifiers. In this work it is described in detail the design and implementation of the semi-supervised learning algorithm CO-TRAINING together with an example run. | pt_BR |