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Academic literature on the topic 'Aprendizado Automático Supervisionada'

Author: Grafiati
Published: 10 September 2021
Last updated: 29 July 2025

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Journal articles on the topic "Aprendizado Automático Supervisionada"

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Batista, Rodrigo De Abreu, Daniela D. S. Bagatini, and Rejane Frozza. "Classificação Automática de Códigos NCM Utilizando o Algoritmo Naïve Bayes." iSys - Brazilian Journal of Information Systems 11, no. 2 (2018): 4–29. http://dx.doi.org/10.5753/isys.2018.361.

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Abstract:
Esse artigo consiste no estudo e desenvolvimento de um classificador de texto para a categorização automática de descrições de itens de produto em seus códigos da Nomenclatura Comum do Mercosul (NCM). O desenvolvimento desse classificador foi realizado utilizando aprendizado supervisionado em combinação com o algoritmo Naïve Bayes. Para treinamento do classificador foram utilizados dados de itens de notas fiscais ao consumidor pertencentes aos capítulos 22 e 90 do NCM. Os resultados evidenciaram, com o auxílio da abordagem de validação cruzada com 10-folds, a capacidade do modelo em classifica
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Figueiredo, Karla, Marley Vellasco, Marco Pacheco, and Flávio Souza. "Modelo Neuro-Fuzzy Hierárquico Politree com aprendizado por reforço para agentes inteligentes." Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica 18, no. 2 (2007): 234–50. http://dx.doi.org/10.1590/s0103-17592007000200009.

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Abstract:
Este trabalho apresenta um novo modelo híbrido neuro-fuzzy para aprendizado automático de ações efetuadas por agentes. O objetivo do modelo é dotar um agente de inteligência, tornando-o capaz de, através da interação com o seu ambiente, adquirir e armazenar o conhecimento e raciocinar (inferir uma ação). Este novo modelo, denominado Reinforcement Learning Neuro-Fuzzy Hierárquico Politree (RL-NFHP), descende dos modelos neuro-fuzzy hierárquicos NFHB, os quais utilizam aprendizado supervisionado e particionamento BSP (Binary Space Partitioning) do espaço de entrada. Com o uso desse método hierár
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Jesus, Ananda Fernanda de, Maria Lígia Triques, José Eduardo Santarem Segundo, and Ana Cristina de Albuquerque. "Procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático en la categorización de artículos científicos: un estudio en torno al “patrimonio cultural”." Revista Ibero-Americana de Ciência da Informação 16, no. 1 (2023): 167–84. http://dx.doi.org/10.26512/rici.v16.n1.2023.47537.

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Abstract:
Objetiva verificar o potencial de aplicação de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e de Machine Learning (ML) na categorização temática de artigos científicos sobre a temática “patrimônio cultural” a partir de duas situações em que categorias são estabelecidas a priori e a posteriori. Desenvolve-se uma pesquisa aplicada, com resultados quantitativos e qualitativos. O primeiro corpus é constituído de artigos científicos em português, em base temática da Ciência da Informação, selecionados e categorizados manualmente; e o segundo corpus, composto por artigos científicos em inglê
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Sarruf, Bernardo Jordão Moreira, Rafael de Azevedo Cidade, Vitor Py Braga, and Gregório Jório Santana. "Avaliação do desempenho de classificadores em metalografia quantitativa." Matéria (Rio de Janeiro) 20, no. 2 (2015): 384–91. http://dx.doi.org/10.1590/s1517-707620150002.0039.

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Abstract:
As técnicas convencionais para aplicação da metalografia quantitativa têm sido cada vez mais substituídas por processos digitais devido à crescente necessidade de ganho de velocidade nas análises industriais e o processamento de imagens tem então ocupado um lugar importante nesse campo da metalurgia. Este trabalho teve como objetivo a implementação e avaliação de técnicas de inteligência e visão computacional na resolução de problemas de determinação de área de fases em aços AISI 1020. Para a comparação, três técnicas de decisão automática foram avaliadas: k-vizinhos mais próximos (KNN), que c
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Evers, Aline, and Maria José Bocorny Finatto. "Linguística de Corpus, Léxico-Estatística Textual e Processamento de Linguagem Natural: perspectiva para estudos de vocabulário em produções textuais." Revista GTLex 1, no. 2 (2016): 271. http://dx.doi.org/10.14393/lex2-v1n2a2016-3.

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Abstract:
Partindo da visão teórica e metodológica da Linguística de Corpus (LC), conjugada com metodologias do Processamento de Linguagem Natural (PLN), apresenta-se aqui um trabalho de léxico-estatística textual com produções textuais escritas por estudantes de português como língua adicional (PLA). Inicialmente, discute-se a relevância de aspectos quantitativos da linguagem, especialmente a característica de frequência de palavras, conforme propostos por Biderman (1978, 1996) e Hoffmann (2007). Em seguida, situa-se a LC e o PLN e relata-se uma pesquisa (EVERS, 2013) que propôs uma metodologia de aval
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Trevisan, Thiago, Marcelo Ziglioli, Anderson Algacir Mallmann, Pedro Luis Paula Filho, and Jean Metzz. "Comparação de algoritmos de clustering hierárquico em dados reais: um estudo de caso na agricultura." Revista Eletrônica Científica Inovação e Tecnologia 4, no. 9 (2013): 38. http://dx.doi.org/10.3895/recit.v4.n9.4245.

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Abstract:
Um dos custos relacionados à atividade agrícola provém da aplicação de defensivos ou adubos naárea de plantação. Usualmente a aplicação desses compostos é realizada em toda a área cultivada gerandogastos desnecessários. Com intuito de minimizar esses gastos, técnicas de agricultura de precisão são utilizadas para identificar as subáreas da lavoura nas quais se faz necessária a aplicação desses compostos. Neste trabalho apresentamos um estudo de caso considerando informações físico-químicas do solo e aspectos de coloração das folhas de soja para a análise exploratória desses dados por meio de a
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Silva, Rildo Pinto da, Juliana Tarossi Pollettini, and Antonio Pazin Filho. "Processamento de linguagem natural não supervisionado na identificação de pacientes suspeitos de infecção por COVID-19." Cadernos de Saúde Pública 39, no. 11 (2023). http://dx.doi.org/10.1590/0102-311xpt243722.

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Abstract:
Os pacientes com síndrome pós-COVID-19 se beneficiam de programas de promoção de saúde e sua rápida identificação é importante para a utilização custo efetiva desses programas. Técnicas tradicionais de identificação têm fraco desempenho, especialmente em pandemias. Portanto, foi realizado um estudo observacional descritivo utilizando 105.008 autorizações prévias pagas por operadora privada de saúde com aplicação de método não supervisionado de processamento de linguagem natural por modelagem de tópicos para identificação de pacientes suspeitos de infecção por COVID-19. Foram gerados seis model
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Dissertations / Theses on the topic "Aprendizado Automático Supervisionada"

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Silva, Victor Anselmo. "Redes lógicas de Markov aplicadas ao aprendizado de classificadores automáticos de dados." Universidade de São Paulo, 2010. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-18052011-151242/.

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Abstract:
Sistemas de computação têm se tornado maiores e mais complexos com o objetivo de lidar com a vasta quantidade de dados disponíveis. Uma tarefa decisiva em tais sistemas é classificar estes dados, bem como extrair informação útil destes. Nesta dissertação, testam-se as redes lógicas de Markov como linguagem para especificação e aprendizado de classificadores automáticos de dados. Esta linguagem combina fragmentos da lógica de primeira ordem e modelos probabilísticos gráficos (redes de Markov) em uma única representação. A junção destas duas técnicas permite a modelagem de conhecimento relaciona
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Santos, Aline Graciela Lermen dos. "Experimentos comparativos combinando aprendizado supervisionado e tradução automática para mineração de emoçoes em textos multilíngues." reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, 2016. http://hdl.handle.net/10183/140409.

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Abstract:
Com o avanço da Internet pelo mundo, as pessoas passaram a interagir cada vez mais com a Web, principalmente após o surgimento das redes sociais, criando conteúdo que pode ser explorado de diversas formas. Esse aumento de usuários tem sido global, ou seja, pessoas de diversos países passaram a produzir textos de diversos idiomas. Esses textos compõem um rico conteúdo para Análise de Sentimentos Multilíngue. A maior parte dos trabalhos da área se foca em Mineração de Opinião, analisando o sentimento através da polaridade. Outro tipo de sentimento que tem atraído atenção é a emoção, embora não s
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Rezende, Diego Dutra de. "Um modelo de classificação supervisionada com rotulagem automática para reconhecimento de áudio de web rádios." reponame:Repositório Institucional da UFOP, 2014. http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/4587.

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Abstract:
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.<br>Submitted by Oliveira Flávia (flavia@sisbin.ufop.br) on 2015-03-10T17:50:54Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 22190 bytes, checksum: 19e8a2b57ef43c09f4d7071d2153c97d (MD5) DISSERTAÇÃO_ModeloClassificaçãoSupervisionada.pdf: 2193541 bytes, checksum: e03fe7bbcc1450dd9db781c1efc78fd9 (MD5)<br>Rejected by Gracilene Carvalho (gracilene@sisbin.ufop.br), reason: a pedido on 2015-03-10T18:18:41Z (GMT)<br>Submitted by Oliveira Flá
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Rocha, Jallysson Miranda. "A influência do contexto de discurso na segmentação automática das fases do gesto com aprendizado de máquina supervisionado." Universidade de São Paulo, 2018. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-24062018-214715/.

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Abstract:
Gestos são ações que fazem parte da comunicação humana. Frequentemente, eles ocorrem junto com a fala e podem se manifestar por uma ação proposital, como o uso das mãos para explicar o formato de um objeto, ou como um padrão de comportamento, como coçar a cabeça ou ajeitar os óculos. Os gestos ajudam o locutor a construir sua fala e também ajudam o ouvinte a compreender a mensagem que está sendo transmitida. Pesquisadores de diversas áreas são interessados em entender como se dá a relação dos gestos com outros elementos do sistema linguístico, seja para suportar estudos das áreas da Linguístic
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Hofman, Olivier Jean Marie. "Towards The Deep Semantic Learning Machine Neuroevolution Algorithm: An exploration on the CIFAR-10 problem task." Master's thesis, 2021. http://hdl.handle.net/10362/118581.

Full text
Abstract:
Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics<br>Selecting the topology and parameters of Convolutional Neural Network (CNN) for a given supervised machine learning task is a non-trivial problem. The Deep Semantic Learning Machine (Deep-SLM) deals with this problem by automatically constructing CNNs without the use of the Backpropagation algorithm. The Deep-SLM is a novel neuroevolution technique and functions as stochastic semantic hill-climbing algorithm searching over the space of CNN topologies and parameters. The g
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Conference papers on the topic "Aprendizado Automático Supervisionada"

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M. Mendes, Marcel, Levi W. de Resende Filho, Lucas V. Vargas, and Alessandro Jacoud Peixoto. "Visão Computacional e Redes Neurais Convolucionais aplicadas à Detecção de Vazamentos de Óleo." In Congresso Brasileiro de Automática - 2020. sbabra, 2020. http://dx.doi.org/10.48011/asba.v2i1.1417.

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Abstract:
Neste trabalho são desenvolvidos dois algoritmos para a detecção automática de derramamentos de óleo usando informações de sensores locais, como imagens de câmeras visíveis. O primeiro método usa Visão Computacional e Processamento de Imagens, com base em operações de segmentação não supervisionadas e limiares de cores. O segundo usa Redes Neurais Convolucionais, em uma abordagem de aprendizado supervisionado. Simulações numéricas ilustram o desempenho de ambas as metodologias de detecção e é apresentada uma comparação entre eles.
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A. Assis, Fernando, Alex Júnior C. Coelho, Lucas D. Rezende, Leonidas C. Resende, and Armando M. Leite da Silva. "Técnicas Não Supervisionadas de Aprendizado de Máquina Aplicadas na Avaliação da Confiabilidade Composta de Sistemas Elétricos de Potência." In Congresso Brasileiro de Automática - 2020. sbabra, 2020. http://dx.doi.org/10.48011/asba.v2i1.1184.

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Abstract:
Neste artigo é proposta uma metodologia simples e nova para avaliação da confiabilidade composta de sistemas elétricos de potência. O método de simulação Monte Carlo não sequencial é combinado com técnicas não supervisionadas de aprendizado de máquina com o intuito de reduzir o esforço computacional envolvido no processo de estimativa dos índices de confiabilidade composta. A metodologia permite que diferentes técnicas não supervisionadas sejam empregadas, tendo em vista a obtenção de reduções significativas nos tempos de processamento, sem que haja perda de precisão dos índices de desempenho
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Contiero, K., A. S. Araujo, and L. A. Diogo. "Rede neural artificial para picking automático e aprendizado supervisionado para diferenciação dos eventos sísmicos." In Simpósio Brasileiro de Geofísica. Brazilian Geophysical Society, 2018. http://dx.doi.org/10.22564/8simbgf2018.129.

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Érica S. Pinto, Gustavo Pessin, and Alan K. Rêgo Segundo. "Análise de Imagens Hiperespectrais para reconhecimento de depósitos de minério de ferro utilizando aprendizado não supervisionado." In XXIV Congresso Brasileiro de Automática. SBA Sociedade Brasileira de Automática, 2022. http://dx.doi.org/10.20906/cba2022/3462.

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Silva, Bárbara, Marcelo Lauretto, Pablo Andrade, and Luciana Araújo. "Avaliação de uma Abordagem de Aprendizado Supervisionado para Operações no Mercado de Ações." In Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação. Sociedade Brasileira de Computação, 2013. http://dx.doi.org/10.5753/sbsi.2013.5680.

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Abstract:
Técnicas de mineração de dados têm sido extensivamente aplicadas a mercados financeiros, para previsão de tendências, recomendação de operações de compra/venda e negociação automática. Neste trabalho, apresentamos uma proposta de aplicação de aprendizado supervisionado, utilizando Random Forests, para a recomendação de operações no mercado de ações. Dentre as 68 ações que compõem o Índice Bovespa, em 40 ações o método obteve uma taxa de aplicações bem sucedidas superior a 75%; em 38 ações a taxa de aproveitamento de oportunidades foi superior a 50%; e em 30 ações, o retorno líquido médio por o
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Mendonça, Marcos Paulo Cezar de, Igor Monteiro Moraes, and Diogo Menezes Ferrazani Mattos. "Inferência Automática de Credibilidade de Sítios Web: Características de Domínio e Geolocalização para o Combate às Notícias Falsas." In Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2024. http://dx.doi.org/10.5753/wperformance.2024.2722.

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Abstract:
A avaliação da credibilidade de sítios web que propagam notícias é uma atividade crítica no combate à desinformação. Sítios web de baixa confiabilidade são por vezes apontados como a origem das notícias falsas propagadas e amplificadas em redes sociais. Este artigo propõe uma avaliação automática da credibilidade dos sítios web, sem a necessidade de varredura de todo o conteúdo do sítio. Diferente de trabalhos anteriores que focam nas redes sociais, este artigo utiliza características publicamente disponíveis dos sítios web, como as características do domínio, geolocalização e do certificado T
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Bastos de Sousa, Natalia, Daniel Pinheiro Bernardon, Henrique Eichkoff, et al. "Agrupamento e Classificação de Consumidores de Energia Rural Utilizando Random Forest e K-Nearest Neighbors." In Congresso Brasileiro de Automática - 2020. sbabra, 2020. http://dx.doi.org/10.48011/asba.v2i1.1337.

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Abstract:
Detectar irregularidades no consumo de energia é um desafio importante para as empresas de energia. Perdas comerciais por irregularidades causam perdas nas receitas da concessionáaria e perdas para o consumidor. Para detectar possíveis ocorrências de perdas não téecnicas, este trabalho tem como objetivo utilizar técnicas de aprendizado de máaquina, tanto do tipo supervisionado, para fins de classicação, como K-nearest neighbors e Random Forest, quanto do tipo não supervisionado (Clustering), com o objetivo de criar grupos de consumidores, que serão usados para previsão de classificação. O obje
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Gabriel Thaler, João V. B. Menegali, Ahryman S. B. de S. Nascimento, Antonio L. S. Pacheco, Rodolfo C. C. Flesch, and João P. Z. Machado. "Efeito da seleção de métricas de desempenho em modelos de aprendizado supervisionado para detecção de amaciamento em compressores." In XXIV Congresso Brasileiro de Automática. SBA Sociedade Brasileira de Automática, 2022. http://dx.doi.org/10.20906/cba2022/3670.

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Decker, Leticia, and Daniel Leite. "Detecção de Anomalias em Logs para Manutenção Preditiva baseada em Sistema Fuzzy Evolutivo Fracamente Supervisionado." In Congresso Brasileiro de Automática - 2020. sbabra, 2020. http://dx.doi.org/10.48011/asba.v2i1.1539.

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Abstract:
A detecção de anomalia de comportamento de sistemas é crucial para a manutenção preditiva e a segurança dos dados em centros de computação. Centro de computação é qualquer rede de computadores que permita aos usuários compartilhar dados e recursos computacionais. Em geral, logs são dados não-estruturados (arquivos) produzidos por processos estocásticos não-estacionários. Propomos uma abordagem de inteligência computacional em tempo real para monitorar e classificar o comportamento de sistemas baseado em logs usando um esquema de janela deslizante em conjunto com um gráfico de controle estatíst
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Amorim, Annie, Nils Murrugarra-Llerena, Vítor Silva, Daniel de Oliveira, and Aline Paes. "ALTES: uma Ferramenta de Rotulação Automática de Tópicos por meio de Fontes Externas." In Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2023. http://dx.doi.org/10.5753/sbbd_estendido.2023.233252.

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Abstract:
Interpretar o conteúdo de uma grande quantidade de documentos é um desafio. A modelagem de tópicos é uma técnica não-supervisionada de Aprendizado de Máquina que apoia essa interpretação por meio do agrupamento de palavras relacionadas a um mesmo assunto em conjuntos de documentos. No entanto, a interpretação dos tópicos gerados pode ser complexa, uma vez que o contexto semântico que as une pode não estar evidente. Para enfrentar esse desafio, o artigo apresenta a ferramenta ALTES, que apoia a interpretação dos tópicos gerados pela técnica de modelagem de tópicos por meio da rotulação com dado
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