Indução automática de árvores de decisão

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2002
Autor(a) principal: Paula, Maurício Braga de
Orientador(a): Alves, Joao Bosco da Motta
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Florianópolis, SC
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/82465
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.
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spelling Universidade Federal de Santa CatarinaPaula, Maurício Braga deAlves, Joao Bosco da Motta2012-10-19T15:18:20Z2012-10-19T15:18:20Z20022002189971http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/82465Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.Com o considerável aumento da quantidade de informações disponíveis, as capacidades de aquisição automática de conhecimento têm se tornado muito importante. A capacidade de aprendizagem e de aplicação do conhecimento é uma das características da inteligência humana e uma das principais áreas de análise da Inteligência Artificial. As atividades humanas mais comuns exibem a aplicação do conhecimento adquirido pelo homem, podendo ser consideradas tarefas de classificação; termo no qual decorre da necessidade de uma tomada de decisão ou da realização de uma previsão com base em informações disponíveis. O Aprendizado de Máquina (AM), um dos nichos da Inteligência Artificial, é uma das eficazes maneiras de adquirir inteligência de qualquer sistema computacional. Este trabalho consiste na construção de um procedimento de indução automática de árvores de decisão simbólica a partir de amostras de dados com atributos não binários. O objetivo deste, é extrair informações de um conjunto de treinamento de instâncias possivelmente conhecidas do problema e subseqüentemente classificar novas instâncias em suas respectivas classes.ii, 85 f.| il., tabs.porFlorianópolis, SCInformaticaCiência da computaçãoInteligencia artificialAprendizado do computadorArvores de decisaoReconhecimento de padrOesIndução automática de árvores de decisãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL189971.pdfapplication/pdf2034846https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/82465/1/189971.pdf12551d00f3a2124b06b35ed26fba2a5bMD51THUMBNAIL189971.pdf.jpg189971.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1290https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/82465/2/189971.pdf.jpgf8748b176ff66e9c676f632337446364MD52123456789/824652013-05-01 14:23:27.036oai:repositorio.ufsc.br:123456789/82465Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732013-05-01T17:23:27Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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