Aprendizagem autónoma a partir de exemplos
Um modelo indutivo-deducativo incremental
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A aprendizagem de máquinas é um dos grandes desafios da Inteligência Artificial. O raciocínio indutivo de exemplos classificados está na raiz de muitos métodos de mineração de dados, que estão tão na moda hoje em dia na área do processamento de dados em massa. A função de tais métodos é descrever intensivamente uma colecção de conceitos, inicialmente expressos de forma extensiva por meio de um conjunto de exemplos classificados. A maioria dos métodos tem como ponto de partida uma colecção fixa de exemplos, que é considerada suficientemente significativa. No entanto, para a...
A aprendizagem de máquinas é um dos grandes desafios da Inteligência Artificial. O raciocínio indutivo de exemplos classificados está na raiz de muitos métodos de mineração de dados, que estão tão na moda hoje em dia na área do processamento de dados em massa. A função de tais métodos é descrever intensivamente uma colecção de conceitos, inicialmente expressos de forma extensiva por meio de um conjunto de exemplos classificados. A maioria dos métodos tem como ponto de partida uma colecção fixa de exemplos, que é considerada suficientemente significativa. No entanto, para a grande maioria dos problemas relativamente complexos, uma tal colecção inicial pode nem sempre estar disponível. Além disso, muitos exemplos podem ainda estar por descobrir e alguns deles estão incompletamente especificados. Este livro propõe uma solução para tais situações, baseada num modelo de aprendizagem autónomo guiado por um processo de indução-raciocínio educativo incremental e pelas experiências do próprio modelo e do utilizador, sem limite para o número de exemplos a explorar.
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