S30: um método de busca de similaridades em objetos estruturados.

• Ano de defesa: 1999
• Autor(a) principal: CARVALHO, Joelson Nogueira de.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Inteligência Artificial; Aprendizagem de Máquina; Sistema S30; Artificial intelligence; Machine Learning; System S30; Ciência da Computação
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/4204

Apresentamos neste trabalho um sistema de aprendizagem de máquina a partir de objetos formados por exemplos e contra-exemplos do conceito a ser aprendido. Esses objetos são descritos estruturalmente em uma linguagem de descrição baseada em grafos e o conhecimento é encapsulado em uma estrutura que envolve classes de abjetos e relações sobre as mesmas. O sistema apresenta ainda um controle heurístico baseado na lógica majoritária e permite a interferência do usuário como meio de melhorar a aprendizagem. Esse tipo de sistema de aprendizagem pode ser utilizado em várias aplicações. Neste trabalho, em particular, apresentamos o mesmo como ferramenta de base para o sistema SAID, um sistema de apoio à descoberta científica baseado em aprendizagem de máquina.