Investigação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina Pertencentes ao Paradigma Estatístico para Aquisição de Conhecimento

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Padilha, Thereza Patrícia Pereira
Data de Publicação: 1999
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12032018-104623/
Resumo: Uma grande revolução tecnológica ocorreu nos últimos anos em diversas áreas relacionadas a ciência da computação. Um dos aspectos que mais influenciou esta revolução foi o armazenamento, o processamento e a análise de grandes quantidades de dados geradas por várias empresas e centros de pesquisas. Com isso, a incorporação de métodos e técnicas estatísticas para a aquisição de conhecimento de dados na área de Aprendizado de Máquina tem apresentado um grande crescimento. O propósito desse trabalho é investigar alguns algoritmos de Aprendizado de Máquina pertencente ao paradigma estatístico para a aquisição de conhecimento a partir de conjuntos de dados. Nessa investigação foram estudados os algoritmos estatísticos Naive Bayes, Auto Class, Auto Class Pro e K-Means. Dois estudos de casos (um conjunto de plantas iris e um conjunto de domicílios de clientes) foram realizados verificando, entre outros, o comportamento desses algoritmos, a relevância dos atributos dos conjuntos de dados e apresentando os clusters encontrados nas ferramentas de visualização.
id USP_c34b7c52cc8aabba9ed038b8c643e207
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-12032018-104623
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Investigação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina Pertencentes ao Paradigma Estatístico para Aquisição de ConhecimentoNot availableNão disponívelNot availableUma grande revolução tecnológica ocorreu nos últimos anos em diversas áreas relacionadas a ciência da computação. Um dos aspectos que mais influenciou esta revolução foi o armazenamento, o processamento e a análise de grandes quantidades de dados geradas por várias empresas e centros de pesquisas. Com isso, a incorporação de métodos e técnicas estatísticas para a aquisição de conhecimento de dados na área de Aprendizado de Máquina tem apresentado um grande crescimento. O propósito desse trabalho é investigar alguns algoritmos de Aprendizado de Máquina pertencente ao paradigma estatístico para a aquisição de conhecimento a partir de conjuntos de dados. Nessa investigação foram estudados os algoritmos estatísticos Naive Bayes, Auto Class, Auto Class Pro e K-Means. Dois estudos de casos (um conjunto de plantas iris e um conjunto de domicílios de clientes) foram realizados verificando, entre outros, o comportamento desses algoritmos, a relevância dos atributos dos conjuntos de dados e apresentando os clusters encontrados nas ferramentas de visualização.A technological revolution has been happenning in the last few years in many areas related to computer science. One of the aspects that lias most influenced this revolution is the storage, processing and analysis of large quantities of data generated by vazious companies and research centers. All this has led to the incorporation of statistical methods and techniques for knowledge acquisition in the arca of Machine Learning has shown a large growth. The purpose of this work is to investigate some Machine Learning algorithms that belong to the statistical paradigm for knowledge acquisition from datasets. In this investigation, the statistical algorithms Naive Bayes, Auto Class, Auto Class Pro and K-Means were used. Two case studies (one with a set about iris plants and another with a set about client households) were raade to verify, among other things, the behavior of these algorithms and the relevance of the attributes in the datasets, and to present the clusters found, using visualization tools.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPRezende, Solange OliveiraPadilha, Thereza Patrícia Pereira1999-04-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12032018-104623/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2018-07-19T20:50:39Zoai:teses.usp.br:tde-12032018-104623Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212018-07-19T20:50:39Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Investigação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina Pertencentes ao Paradigma Estatístico para Aquisição de Conhecimento
Not available
title Investigação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina Pertencentes ao Paradigma Estatístico para Aquisição de Conhecimento
spellingShingle Investigação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina Pertencentes ao Paradigma Estatístico para Aquisição de Conhecimento
Padilha, Thereza Patrícia Pereira
Não disponível
Not available
title_short Investigação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina Pertencentes ao Paradigma Estatístico para Aquisição de Conhecimento
title_full Investigação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina Pertencentes ao Paradigma Estatístico para Aquisição de Conhecimento
title_fullStr Investigação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina Pertencentes ao Paradigma Estatístico para Aquisição de Conhecimento
title_full_unstemmed Investigação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina Pertencentes ao Paradigma Estatístico para Aquisição de Conhecimento
title_sort Investigação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina Pertencentes ao Paradigma Estatístico para Aquisição de Conhecimento
author Padilha, Thereza Patrícia Pereira
author_facet Padilha, Thereza Patrícia Pereira
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Rezende, Solange Oliveira
dc.contributor.author.fl_str_mv Padilha, Thereza Patrícia Pereira
dc.subject.por.fl_str_mv Não disponível
Not available
topic Não disponível
Not available
description Uma grande revolução tecnológica ocorreu nos últimos anos em diversas áreas relacionadas a ciência da computação. Um dos aspectos que mais influenciou esta revolução foi o armazenamento, o processamento e a análise de grandes quantidades de dados geradas por várias empresas e centros de pesquisas. Com isso, a incorporação de métodos e técnicas estatísticas para a aquisição de conhecimento de dados na área de Aprendizado de Máquina tem apresentado um grande crescimento. O propósito desse trabalho é investigar alguns algoritmos de Aprendizado de Máquina pertencente ao paradigma estatístico para a aquisição de conhecimento a partir de conjuntos de dados. Nessa investigação foram estudados os algoritmos estatísticos Naive Bayes, Auto Class, Auto Class Pro e K-Means. Dois estudos de casos (um conjunto de plantas iris e um conjunto de domicílios de clientes) foram realizados verificando, entre outros, o comportamento desses algoritmos, a relevância dos atributos dos conjuntos de dados e apresentando os clusters encontrados nas ferramentas de visualização.
publishDate 1999
dc.date.none.fl_str_mv 1999-04-26
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12032018-104623/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12032018-104623/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1815256889152241664

Registros relacionados