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Um estudo sobre reconhecimento de padrões: um aprendizado supervisionado com classificador bayesiano (2011)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: CERQUEIRA, PEDRO HENRIQUE RAMOS - ESALQ
  • Unidades: ESALQ
  • Sigla do Departamento: LCE
  • Subjects: APRENDIZAGEM; CLASSIFICAÇÃO; ESTATÍSTICA COMPUTACIONAL; INFERÊNCIA BAYESIANA; MARCADOR MOLECULAR; MINERAÇÃO DE DADOS; PROBABILIDADE; RECONHECIMENTO DE PADRÕES; SOFTWARES
  • Language: Português
  • Abstract: A facilidade que temos para reconhecer um rosto, compreender palavras faladas, ler manuscritos, identicar chaves do carro no bolso e decidir se uma maçã está madura pelo seu cheiro, desmentem os processos complexos que estão por trás desses atos de reconhecer estes padrões. Estes reconhecimentos têm sido cruciais para a nossa sobrevivência, e ao longo das últimas dezenas de milhões de anos desenvolvemos sistemas sosticados para a realização dessas tarefas. O reconhecimento de padrões tem por objetivo realizar a classicação de determinado conjunto de dados em determinadas classes ou grupos, considerando os seus padrões e os das classes, permitindo diversas aplicações, como por exemplo: processamento de documentos, leitores de código de barra; identicação de pessoas, leitores óticos ou de impressão digital; automação industrial, processamento de imagens e aplicações agronômicas, análise de marcadores moleculares e classicação de plantas, tornando-se nos últimos anos, uma técnica de grande importância. Para uma melhor classicação é necessário realizar aprendizados, que podem ser elaborados pelo método supervisionado ou não supervisionado, a m de desenvolver os classicadores, tais como o classicador bayesiano e as redes neurais, que permitem a tomada de decisões. Para vericar a qualidade das classicações devem ser utilizadas medições especícas, como o índice kappa ou a probabilidade de erro geral. Deste modo é essencial a utilização de software para a tomada de decisões, entre eles o R e o WEKA, desenvolvido especicamente para resolução de problemas de reconhecimento de padrões. Com o intuito de solucionar os problemas especícos das áreas de automação e agronomia, foi utilizado o método de aprendizado supervisionado, com classicador bayesiano e para vericar a qualidade das classicações foram utilizados o índice de kappae a probabilidade de erro geral por meio dos software R e WEKA, para as classicações foram utilizados dados de marcadores moleculares, dados de soja e tipos de embalagens de peças de automóvel
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 17.01.2011

  • How to cite
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    • ABNT

      CERQUEIRA, Pedro Henrique Ramos; LEANDRO, Roseli Aparecida. Um estudo sobre reconhecimento de padrões: um aprendizado supervisionado com classificador bayesiano. 2011.Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2011. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-11022011-101732/ >.
    • APA

      Cerqueira, P. H. R., & Leandro, R. A. (2011). Um estudo sobre reconhecimento de padrões: um aprendizado supervisionado com classificador bayesiano. Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-11022011-101732/
    • NLM

      Cerqueira PHR, Leandro RA. Um estudo sobre reconhecimento de padrões: um aprendizado supervisionado com classificador bayesiano [Internet]. 2011 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-11022011-101732/
    • Vancouver

      Cerqueira PHR, Leandro RA. Um estudo sobre reconhecimento de padrões: um aprendizado supervisionado com classificador bayesiano [Internet]. 2011 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-11022011-101732/

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