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Título: Algoritmo de aprendizado de máquina e representação de incerteza em sistemas baseados em conhecimento sob a ótica de funções de pertinência aproximada
Autor(es): Bernardes, Junior Assis Barreto
Orientador: Uchôa, Joaquim Quinteiro
Membro da banca: Toledo, Cláudio Fabiano Mota
Esmin, Ahmed Ali Abdala
Assunto: Aprendizado de máquina
Sistemas baseados em conhecimento
Teoria de conjuntos aproximados
Funções de pertinência aproximada
Machine learning
Knowledge-based systems
Rough set theory
Rough membership functions
Data de Defesa: 9-Nov-2010
Data de publicação: 2015
Referência: BERNARDES, J. A. B. Algoritmo de aprendizado de máquina e representação de incerteza em sistemas baseados em conhecimento sob a ótica de funções de pertinência aproximada. 2010. 108 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2010.
Resumo: A Teoria de Conjuntos Aproximados tem sido utilizada em várias áreas de pesquisa, principalmente naquelas relacionadas com representação de conhecimento e aprendizado de máquina. Este trabalho investiga a possibilidade do uso de funções de pertinência aproximada (uma extensão das funções de pertinência clássicas no contexto de conjuntos aproximados) para auxiliar e modelar a construção de algoritmos de aprendizado de máquina e representação de incerteza.
Abstract: The Rough Sets Theory has been used in various areas of research, especially those related to knowledge reasoning and machine learning. This work investigates the possibility of using rough membership functions (an extension of the classical membership functions in the context of rough sets) to help and model the construction of machine learning algorithms and representation of uncertainty.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5057
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções: DCC - Bacharelado em Ciência da Computação (Monografias)

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