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pro vyhledávání: '"Aprendizado Semi-Supervisionado"'
Autor:
AMANDA LUCAS PEREIRA
[pt] O segmento offshore de produção de petróleo é o principal produtor nacional desse insumo. Nesse contexto, inspeções submarinas são cruciais para a manutenção preventiva dos equipamentos, que permanecem toda a vida útil em ambiente oce
Autor:
Souza, João Carlos Silva de
Nos últimos 30 anos, a área de aprendizagem de máquina desenvolveu-se de forma comparável com a Física no início do século XX. Esse avanço tornou possível a resolução de problemas do mundo real que anteriormente não poderiam ser soluciona
Autor:
Bergamim Júnior, Emílio
Publikováno v:
Repositório Institucional da UNESP
Universidade Estadual Paulista (UNESP)
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Universidade Estadual Paulista (UNESP)
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Submitted by Emilio Bergamim Júnior (emilio.bergamim@unesp.br) on 2022-05-19T16:46:32Z No. of bitstreams: 1 dissertação.pdf: 1171472 bytes, checksum: e96581de599b92126416e5251e14dc9d (MD5) Approved for entry into archive by Adriana Ap. Puerta Buzz
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::9cec278f2b4c127cb1fee1a0f1130fba
Autor:
SONIA FIOL GONZALEZ
[pt] O aprendizado supervisionado é, hoje, o ramo do aprendizado de máquina central para a maioria das inovações nos negócios. A abordagem depende de ter grandes quantidades de dados rotulados, suficiente para ajustar funções com a precisão n
Publikováno v:
Repositório Institucional da UNESP
Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
Submitted by Guilherme Marino Toso (guilherme.toso@unesp.br) on 2022-06-03T13:36:48Z No. of bitstreams: 1 dissertacao-guilherme-toso.pdf: 57312099 bytes, checksum: 8bb1d26262ae616fbf7a6af5035ca428 (MD5) Approved for entry into archive by Marcia Corre
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::427346b832c37b48c5b2bd2869eba20f
Autor:
Lima, Jean Mário Moreira de
Publikováno v:
Repositório Institucional da UFRN
Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
instacron:UFRN
Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
instacron:UFRN
O aprendizado profundo vem sendo utilizado cada vez mais nos problemas de modelagem de sensores virtuais, os soft sensors, aplicados a processos industriais de nãolinearidade acentuada. Sensores virtuais têm a capacidade de gerar estimativas de var
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::ebcfaeec0cbee87e038722b16d9cecbb
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/44630
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/44630
Publikováno v:
Repositório Institucional da UNESP
Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
Universidade Estadual Paulista (UNESP)
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Submitted by João Gabriel Camacho Presotto (joao.presotto@unesp.br) on 2021-10-19T01:42:06Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao Mestrado Joao Gabriel.pdf: 18506751 bytes, checksum: d2c49077514340130e847b920e3cbbe2 (MD5) Rejected by Adriana Ap. Puerta B
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::439201dc14736b01449cf10635c8f2e5
Autor:
SOFIA PONTES DE MIRANDA
[pt] Prever com precisão a resposta a drogas para uma dada amostra baseado em características moleculares pode ajudar a otimizar o desenvolvimento de drogas e explicar mecanismos por trás das respostas aos tratamentos. Nessa dissertação, dois es
Autor:
Pooch, Eduardo Henrique Pais
Publikováno v:
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)
instacron:PUC_RS
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)
instacron:PUC_RS
Radiographs are the primary examination for diagnosing chest conditions, and yet they are frequently misread/misdiagnosed due to human-observer confusion. In clinical practice, there is an increase of deep learning approaches to support radiologists
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::46d04f2c5711da7ac2aed4beb2cd538e
http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9790
http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9790
O aprendizado semi-supervisionado é um paradigma do aprendizado de máquina no qual a hipótese é induzida aproveitando tanto os dados rotulados quantos os dados não rotulados. Este paradigma é particularmente útil quando a quantidade de exemplo