Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
1990 |
| Autor(a) principal: |
Castiñeira, Maria Inés |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21022019-100634/
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Resumo: |
O Aprendizado de Máquina é uma importante área de pesquisa em Inteligência Artificial pois a capacidade de aprender é essencial para um comportamento inteligente. Em particular, um dos objetivos da pesquisa em Aprendizado de Máquina é o de auxiliar o processo de aquisição de conhecimento facilitando a construção de Sistemas Baseados em Conhecimento. Uma das formas de aprendizagem é por generalizações, isto é, através de processos indutivos. São várias as estratégias desenvolvidas para Aprendizado de Máquina por Indução. Uma delas está baseada na construção de árvores de decisão. Esta estratégia abrange uma determinada família de sistemas de aprendizado por indução: a família TDIDT - Top Down Decision Trees. Neste trabalho são apresentadas algumas estratégias de Aprendizado de Máquina, dando ênfase aos sistemas da família TDIDT, bem como detalhes da implementação realizada. Mostra-se que é possível realizar uma implementação geral dos algoritmos desta família. Mostra-se também a importância dos diversos mecanismos de poda em árvores de decisão. Um método de poda específico é usado para podar árvores geradas em diversos domínios. Os resultados obtidos evidenciam que este método reduz a complexidade da árvore e produz ganhos significativos na classificação por ela realizada. |
