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Reinforcement learning for macro-management in the microrts game
(2019)
Resumo: Nesta dissertacao, apresentamos uma proposta para a aplicacao de tecnicas de aprendizado por reforco em jogos de estrategia em tempo real para aprender estrategias de macro-gerenciamento. Esta proposta tem como ...
Utilizando meta-aprendizado para seleçăo de modelos de confiabilidade de software /
(2008)
Inclui apęndices
Classificação de corais utilizando aprendizagem profunda
(2022)
Resumo: Os corais sao animais coloniais do Filo Cnidaria que formam os recifes de corais os quais desempenham um papel fundamental no ecossistema marinho, servindo de habitat para peixes, moluscos, crustaceos, esponjas, e ...
Efficient evolutionary-based neural architecture search in few GPU hours for image classification and medical image segmentation
(2021)
Resumo: O uso de aprendizagem profunda (AP) está crescendo rapidamente, já que o poder computacional atual fornece otimização e inferência rápidas. Além disso, vários métodos exclusivos de AP estão evoluindo, permitindo ...
Rogue one : rebelling against machine learning (in) security
(2023)
Resumo: Aprendizado de Máquina é amplamente utilizado em várias tarefas de segurança computacional hoje em dia e é considerado estado da arte pois ajuda a melhorar a detecção de novos ataques, podendo acompanhar suas ...
Anotaí : uma ferramenta para a anotação de bases textuais utilizando aprendizado de máquina iterativo
(2021)
Resumo: Esse trabalho tem como objetivo analisar o uso de diferentes técnicas e algoritmos de aprendizado de máquina aplicados a análise de sentimentos, em especial o estudar do impacto de bases de dados pequenas ou em ...
Metodologia baseada em visão computacional e aprendizagem de máquina para guiar o projeto de sistemas de comunicação aumentativa e alternativa usando interação gestual personalizada
(2020)
Resumo: A comunicação verbal é essencial para a socialização, construção e compartilhamento de conhecimento em uma sociedade. Pessoas que apresentam comprometimento de fala podem apresentar dificuldades de interação e ...
Meta-regressão para a previsão de erros em séries temporais
(2021)
Resumo: A presença de séries temporais em governos, pesquisas e empresas cresceu devido ao aumento da captura, processamento e armazenamento de dados. Por outro lado, existem vários modelos preditivos para cada serie ...
A two step deep learning workflow for pumonary embolism segmentation and classification
(2021)
Resumo: Embolia pulmonar está entre as principais causas de morte no mundo todo, de acordo com o Datasus 22% dos pacientes hospitalizados por embolia pulmonar acabam falecendo, trata-se de um trombo alojado em alguma região ...
Estudos empíricos dos métodos de balanceamento para a classificação
(2013-09-11)
Resumo: A classificação tem o objetivo de rotular eventos e objetos de acordo com classes preestabelecidas. No entanto, alguns algoritmos perdem a capacidade de prediçao, quando o conjunto de dados possui uma distribuiçao ...