MACHINE LEARNING ALGORITHMS APPLIED ON THE KNOWLEDGE BASE OF AN ENDLESS LEARNING SYSTEM

Bibliographic Details
Main Author: Mario Ribeiro Neto, Amaury
Publication Date: 2023
Other Authors: Batista dos Santos, Edimilson
Format: Article
Language: por
Source: Revista Eletrônica de Iniciação Científica
Download full: https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/reic/article/view/2277
Summary: NELL is a never-ending learning system that aims to have computational systems learned in a continuous and incremental way, being also able to use acquired knowledge to improve their own learning. The objective of this work is to use different machine learning techniques to build models that make inferences and generate new facts in order to populate the knowledge base of the NELL system. The generated models were trained with a database built from information from existing relationships in the NELL knowledge base and compared through evaluation metrics that resulted in good prediction and classification values.
id SBC-7_eb4f76667b653a4ce2af5b3a91f8f084
oai_identifier_str oai:journals-sol.sbc.org.br:article/2277
network_acronym_str SBC-7
network_name_str Revista Eletrônica de Iniciação Científica
repository_id_str
spelling MACHINE LEARNING ALGORITHMS APPLIED ON THE KNOWLEDGE BASE OF AN ENDLESS LEARNING SYSTEMAlgoritmos de Aprendizado de Máquina Aplicados à Base de Conhecimento de um Sistema de Aprendizado Sem-Fimmachine learningNELL systemaprendizado de máquinasistema NELLNELL is a never-ending learning system that aims to have computational systems learned in a continuous and incremental way, being also able to use acquired knowledge to improve their own learning. The objective of this work is to use different machine learning techniques to build models that make inferences and generate new facts in order to populate the knowledge base of the NELL system. The generated models were trained with a database built from information from existing relationships in the NELL knowledge base and compared through evaluation metrics that resulted in good prediction and classification values.O NELL é um sistema de aprendizado sem fim que propõe que sistemas computacionais aprendam de maneira contínua e incremental, sendo ainda, capazes de se utilizar de conhecimento adquirido para aprimorar seu próprio aprendizado. O objetivo deste trabalho é utilizar diferentes técnicas de aprendizado de máquina para a construção de modelos que realizem inferências e gerem novos fatos afim de popular a base de conhecimento do sistema NELL. Os modelos gerados foram treinados com uma base de dados construída a partir de informações das relações existentes na base de conhecimento do NELL e comparados através de métricas de avaliação que resultaram em bons valores de predição e classificação.SBC2023-05-29info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://journals-sol.sbc.org.br/index.php/reic/article/view/2277Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação; Vol. 21 No. 1 (2023)Electronic Journal of Undergraduate Research on Computing; Vol. 21 No. 1 (2023)1519-8219reponame:Revista Eletrônica de Iniciação Científicainstname:Sociedade Brasileira de Computação (SBC)instacron:SBCporhttps://journals-sol.sbc.org.br/index.php/reic/article/view/2277/2228Copyright (c) 2023 Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessMario Ribeiro Neto, AmauryBatista dos Santos, Edimilson2023-05-29T12:19:05Zoai:journals-sol.sbc.org.br:article/2277Revistahttps://journals-sol.sbc.org.br/index.php/reic/ONGhttps://journals-sol.sbc.org.br/index.php/reic/oaipublicacoes@sbc.org.br1519-82191519-8219opendoar:2023-05-29T12:19:05Revista Eletrônica de Iniciação Científica - Sociedade Brasileira de Computação (SBC)false
dc.title.none.fl_str_mv MACHINE LEARNING ALGORITHMS APPLIED ON THE KNOWLEDGE BASE OF AN ENDLESS LEARNING SYSTEM
Algoritmos de Aprendizado de Máquina Aplicados à Base de Conhecimento de um Sistema de Aprendizado Sem-Fim
title MACHINE LEARNING ALGORITHMS APPLIED ON THE KNOWLEDGE BASE OF AN ENDLESS LEARNING SYSTEM
spellingShingle MACHINE LEARNING ALGORITHMS APPLIED ON THE KNOWLEDGE BASE OF AN ENDLESS LEARNING SYSTEM
Mario Ribeiro Neto, Amaury
machine learning
NELL system
aprendizado de máquina
sistema NELL
title_short MACHINE LEARNING ALGORITHMS APPLIED ON THE KNOWLEDGE BASE OF AN ENDLESS LEARNING SYSTEM
title_full MACHINE LEARNING ALGORITHMS APPLIED ON THE KNOWLEDGE BASE OF AN ENDLESS LEARNING SYSTEM
title_fullStr MACHINE LEARNING ALGORITHMS APPLIED ON THE KNOWLEDGE BASE OF AN ENDLESS LEARNING SYSTEM
title_full_unstemmed MACHINE LEARNING ALGORITHMS APPLIED ON THE KNOWLEDGE BASE OF AN ENDLESS LEARNING SYSTEM
title_sort MACHINE LEARNING ALGORITHMS APPLIED ON THE KNOWLEDGE BASE OF AN ENDLESS LEARNING SYSTEM
author Mario Ribeiro Neto, Amaury
author_facet Mario Ribeiro Neto, Amaury
Batista dos Santos, Edimilson
author_role author
author2 Batista dos Santos, Edimilson
author2_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Mario Ribeiro Neto, Amaury
Batista dos Santos, Edimilson
dc.subject.por.fl_str_mv machine learning
NELL system
aprendizado de máquina
sistema NELL
topic machine learning
NELL system
aprendizado de máquina
sistema NELL
description NELL is a never-ending learning system that aims to have computational systems learned in a continuous and incremental way, being also able to use acquired knowledge to improve their own learning. The objective of this work is to use different machine learning techniques to build models that make inferences and generate new facts in order to populate the knowledge base of the NELL system. The generated models were trained with a database built from information from existing relationships in the NELL knowledge base and compared through evaluation metrics that resulted in good prediction and classification values.
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023-05-29
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/reic/article/view/2277
url https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/reic/article/view/2277
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/reic/article/view/2277/2228
dc.rights.driver.fl_str_mv Copyright (c) 2023 Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Copyright (c) 2023 Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv SBC
publisher.none.fl_str_mv SBC
dc.source.none.fl_str_mv Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação; Vol. 21 No. 1 (2023)
Electronic Journal of Undergraduate Research on Computing; Vol. 21 No. 1 (2023)
1519-8219
reponame:Revista Eletrônica de Iniciação Científica
instname:Sociedade Brasileira de Computação (SBC)
instacron:SBC
instname_str Sociedade Brasileira de Computação (SBC)
instacron_str SBC
institution SBC
reponame_str Revista Eletrônica de Iniciação Científica
collection Revista Eletrônica de Iniciação Científica
repository.name.fl_str_mv Revista Eletrônica de Iniciação Científica - Sociedade Brasileira de Computação (SBC)
repository.mail.fl_str_mv publicacoes@sbc.org.br
_version_ 1832113225421815808

Similar Items