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  • Artigo de periodico

    Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes (2019)

    Coletta, Luiz Fernando Sommaggio ; Ponti, Moacir Antonelli ; Hruschka, Eduardo Raul ; Acharya, Ayan; Ghosh, Joydeep

    Source: Neurocomputing. Unidades: ICMC, EP

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      COLETTA, Luiz Fernando Sommaggio et al. Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes. Neurocomputing, v. 358, p. Se 2019, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.04.070. Acesso em: 12 nov. 2024.

    • APA

      Coletta, L. F. S., Ponti, M. A., Hruschka, E. R., Acharya, A., & Ghosh, J. (2019). Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes. Neurocomputing, 358, Se 2019. doi:10.1016/j.neucom.2019.04.070

    • NLM

      Coletta LFS, Ponti MA, Hruschka ER, Acharya A, Ghosh J. Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 358 Se 2019.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.04.070

    • Vancouver

      Coletta LFS, Ponti MA, Hruschka ER, Acharya A, Ghosh J. Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 358 Se 2019.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.04.070

  • Artigo de periodico

    An evolutionary algorithm for clustering data streams with a variable number of clusters (2017)

    Silva, Jonathan de Andrade; Hruschka, Eduardo Raul ; Gama, João

    Source: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS GENÉTICOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SILVA, Jonathan de Andrade e HRUSCHKA, Eduardo Raul e GAMA, João. An evolutionary algorithm for clustering data streams with a variable number of clusters. Expert Systems with Applications, v. 67, n. Ja 2017, p. 228-238, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.09.020. Acesso em: 12 nov. 2024.

    • APA

      Silva, J. de A., Hruschka, E. R., & Gama, J. (2017). An evolutionary algorithm for clustering data streams with a variable number of clusters. Expert Systems with Applications, 67( Ja 2017), 228-238. doi:10.1016/j.eswa.2016.09.020

    • NLM

      Silva J de A, Hruschka ER, Gama J. An evolutionary algorithm for clustering data streams with a variable number of clusters [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; 67( Ja 2017): 228-238.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.09.020

    • Vancouver

      Silva J de A, Hruschka ER, Gama J. An evolutionary algorithm for clustering data streams with a variable number of clusters [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; 67( Ja 2017): 228-238.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.09.020

  • Artigo de periodico

    Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features (2016)

    Kanda, Jorge; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Hruschka, Eduardo Raul ; Soares, Carlos; Brazdil, Pavel

    Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, HEURÍSTICA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      KANDA, Jorge et al. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features. Neurocomputing, v. 205, p. Se 2016, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027. Acesso em: 12 nov. 2024.

    • APA

      Kanda, J., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Hruschka, E. R., Soares, C., & Brazdil, P. (2016). Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features. Neurocomputing, 205, Se 2016. doi:10.1016/j.neucom.2016.04.027

    • NLM

      Kanda J, Carvalho ACP de LF de, Hruschka ER, Soares C, Brazdil P. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 205 Se 2016.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027

    • Vancouver

      Kanda J, Carvalho ACP de LF de, Hruschka ER, Soares C, Brazdil P. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 205 Se 2016.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027

  • Artigo de periodico

    Using metaheuristics to optimize the combination of classifier and cluster ensembles (2015)

    Coletta, Luiz Fernando Sommaggio ; Hruschka, Eduardo Raul ; Acharya, Ayan; Ghosh, Joydeep

    Source: Integrated Computer-Aided Engineering. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      COLETTA, Luiz Fernando Sommaggio et al. Using metaheuristics to optimize the combination of classifier and cluster ensembles. Integrated Computer-Aided Engineering, v. 22, n. 3, p. 229-242, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/ICA-150485. Acesso em: 12 nov. 2024.

    • APA

      Coletta, L. F. S., Hruschka, E. R., Acharya, A., & Ghosh, J. (2015). Using metaheuristics to optimize the combination of classifier and cluster ensembles. Integrated Computer-Aided Engineering, 22( 3), 229-242. doi:10.3233/ICA-150485

    • NLM

      Coletta LFS, Hruschka ER, Acharya A, Ghosh J. Using metaheuristics to optimize the combination of classifier and cluster ensembles [Internet]. Integrated Computer-Aided Engineering. 2015 ; 22( 3): 229-242.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.3233/ICA-150485

    • Vancouver

      Coletta LFS, Hruschka ER, Acharya A, Ghosh J. Using metaheuristics to optimize the combination of classifier and cluster ensembles [Internet]. Integrated Computer-Aided Engineering. 2015 ; 22( 3): 229-242.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.3233/ICA-150485

  • Artigo de periodico

    Simultaneous co-clustering and learning to address the cold start problem in recommender systems (2015)

    Pereira, Andre Luiz Vizine; Hruschka, Eduardo Raul

    Source: Knowledge-Based Systems. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PEREIRA, Andre Luiz Vizine e HRUSCHKA, Eduardo Raul. Simultaneous co-clustering and learning to address the cold start problem in recommender systems. Knowledge-Based Systems, v. 82, p. 11-19, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2015.02.016. Acesso em: 12 nov. 2024.

    • APA

      Pereira, A. L. V., & Hruschka, E. R. (2015). Simultaneous co-clustering and learning to address the cold start problem in recommender systems. Knowledge-Based Systems, 82, 11-19. doi:10.1016/j.knosys.2015.02.016

    • NLM

      Pereira ALV, Hruschka ER. Simultaneous co-clustering and learning to address the cold start problem in recommender systems [Internet]. Knowledge-Based Systems. 2015 ; 82 11-19.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2015.02.016

    • Vancouver

      Pereira ALV, Hruschka ER. Simultaneous co-clustering and learning to address the cold start problem in recommender systems [Internet]. Knowledge-Based Systems. 2015 ; 82 11-19.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2015.02.016

  • Artigo de periodico

    Interactive textual feature selection for consensus clustering (2015)

    Corrêa, Geraldo N; Marcacini, Ricardo Marcondes ; Hruschka, Eduardo Raul ; Rezende, Solange Oliveira

    Source: Pattern Recognition Letters. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MINERAÇÃO DE DADOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CORRÊA, Geraldo N et al. Interactive textual feature selection for consensus clustering. Pattern Recognition Letters, v. 52, n. ja 2015, p. 25-31, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2014.09.008. Acesso em: 12 nov. 2024.

    • APA

      Corrêa, G. N., Marcacini, R. M., Hruschka, E. R., & Rezende, S. O. (2015). Interactive textual feature selection for consensus clustering. Pattern Recognition Letters, 52( ja 2015), 25-31. doi:10.1016/j.patrec.2014.09.008

    • NLM

      Corrêa GN, Marcacini RM, Hruschka ER, Rezende SO. Interactive textual feature selection for consensus clustering [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2015 ; 52( ja 2015): 25-31.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2014.09.008

    • Vancouver

      Corrêa GN, Marcacini RM, Hruschka ER, Rezende SO. Interactive textual feature selection for consensus clustering [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2015 ; 52( ja 2015): 25-31.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2014.09.008

  • Artigo de periodico

    A differential evolution algorithm to optimise the combination of classifier and cluster ensembles (2015)

    Coletta, Luiz Fernando Sommaggio ; Hruschka, Eduardo Raul ; Acharya, Ayan; Ghosh, Joydeep

    Source: International Journal of Bio-Inspired Computation. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      COLETTA, Luiz Fernando Sommaggio et al. A differential evolution algorithm to optimise the combination of classifier and cluster ensembles. International Journal of Bio-Inspired Computation, v. 7, n. 2, p. 111-124, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1504/IJBIC.2015.069288. Acesso em: 12 nov. 2024.

    • APA

      Coletta, L. F. S., Hruschka, E. R., Acharya, A., & Ghosh, J. (2015). A differential evolution algorithm to optimise the combination of classifier and cluster ensembles. International Journal of Bio-Inspired Computation, 7( 2), 111-124. doi:10.1504/IJBIC.2015.069288

    • NLM

      Coletta LFS, Hruschka ER, Acharya A, Ghosh J. A differential evolution algorithm to optimise the combination of classifier and cluster ensembles [Internet]. International Journal of Bio-Inspired Computation. 2015 ; 7( 2): 111-124.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1504/IJBIC.2015.069288

    • Vancouver

      Coletta LFS, Hruschka ER, Acharya A, Ghosh J. A differential evolution algorithm to optimise the combination of classifier and cluster ensembles [Internet]. International Journal of Bio-Inspired Computation. 2015 ; 7( 2): 111-124.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1504/IJBIC.2015.069288

  • Parte de monografia/livro

    Mineração de dados para identificar atributos genéticos associados à características de interesse econômico à pecuária (2014)

    Gonzaga, André; Mudadu, Maurício de A; Higa, Roberto H; Hruschka, Eduardo Raul

    Source: Talking about computing and genomic (TACG) : modelos e métodos computacionais em bioinformática. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MINERAÇÃO DE DADOS, MELHORAMENTO GENÉTICO ANIMAL, PECUÁRIA

    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      GONZAGA, André et al. Mineração de dados para identificar atributos genéticos associados à características de interesse econômico à pecuária. Talking about computing and genomic (TACG) : modelos e métodos computacionais em bioinformática. Tradução . Brasília: Embrapa, 2014. . . Acesso em: 12 nov. 2024.

    • APA

      Gonzaga, A., Mudadu, M. de A., Higa, R. H., & Hruschka, E. R. (2014). Mineração de dados para identificar atributos genéticos associados à características de interesse econômico à pecuária. In Talking about computing and genomic (TACG) : modelos e métodos computacionais em bioinformática. Brasília: Embrapa.

    • NLM

      Gonzaga A, Mudadu M de A, Higa RH, Hruschka ER. Mineração de dados para identificar atributos genéticos associados à características de interesse econômico à pecuária. In: Talking about computing and genomic (TACG) : modelos e métodos computacionais em bioinformática. Brasília: Embrapa; 2014. [citado 2024 nov. 12 ]

    • Vancouver

      Gonzaga A, Mudadu M de A, Higa RH, Hruschka ER. Mineração de dados para identificar atributos genéticos associados à características de interesse econômico à pecuária. In: Talking about computing and genomic (TACG) : modelos e métodos computacionais em bioinformática. Brasília: Embrapa; 2014. [citado 2024 nov. 12 ]

  • Trabalho de evento

    Estimativa de demanda potencial de matrículas em ensino superior usando dados públicos e múltiplos modelos de regressão (2014)

    Guerra, Pedro Calais; Nakamura, Rodrigo Yuji Mizobe; Hruschka, Eduardo Raul

    Source: Proceedings. Conference titles: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning - KDMiLe. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BANCO DE DADOS

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      GUERRA, Pedro Calais e NAKAMURA, Rodrigo Yuji Mizobe e HRUSCHKA, Eduardo Raul. Estimativa de demanda potencial de matrículas em ensino superior usando dados públicos e múltiplos modelos de regressão. 2014, Anais.. São Carlos: ICMC-USP, 2014. Disponível em: http://www2.dc.ufscar.br/~marcela/anaisKDMiLe2014/artigos/SHORT/kdmile2014_Short2.pdf. Acesso em: 12 nov. 2024.

    • APA

      Guerra, P. C., Nakamura, R. Y. M., & Hruschka, E. R. (2014). Estimativa de demanda potencial de matrículas em ensino superior usando dados públicos e múltiplos modelos de regressão. In Proceedings. São Carlos: ICMC-USP. Recuperado de http://www2.dc.ufscar.br/~marcela/anaisKDMiLe2014/artigos/SHORT/kdmile2014_Short2.pdf

    • NLM

      Guerra PC, Nakamura RYM, Hruschka ER. Estimativa de demanda potencial de matrículas em ensino superior usando dados públicos e múltiplos modelos de regressão [Internet]. Proceedings. 2014 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: http://www2.dc.ufscar.br/~marcela/anaisKDMiLe2014/artigos/SHORT/kdmile2014_Short2.pdf

    • Vancouver

      Guerra PC, Nakamura RYM, Hruschka ER. Estimativa de demanda potencial de matrículas em ensino superior usando dados públicos e múltiplos modelos de regressão [Internet]. Proceedings. 2014 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: http://www2.dc.ufscar.br/~marcela/anaisKDMiLe2014/artigos/SHORT/kdmile2014_Short2.pdf

  • Artigo de periodico

    Tweet sentiment analysis with classifier ensembles (2014)

    Silva, Nádia Felix Felipe da; Hruschka, Eduardo Raul ; Hruschka Junior, Estevam Rafael

    Source: Decision Support Systems. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SILVA, Nádia Felix Felipe da e HRUSCHKA, Eduardo Raul e HRUSCHKA JUNIOR, Estevam Rafael. Tweet sentiment analysis with classifier ensembles. Decision Support Systems, v. 66, p. 170-179, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.dss.2014.07.003. Acesso em: 12 nov. 2024.

    • APA

      Silva, N. F. F. da, Hruschka, E. R., & Hruschka Junior, E. R. (2014). Tweet sentiment analysis with classifier ensembles. Decision Support Systems, 66, 170-179. doi:10.1016/j.dss.2014.07.003

    • NLM

      Silva NFF da, Hruschka ER, Hruschka Junior ER. Tweet sentiment analysis with classifier ensembles [Internet]. Decision Support Systems. 2014 ; 66 170-179.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dss.2014.07.003

    • Vancouver

      Silva NFF da, Hruschka ER, Hruschka Junior ER. Tweet sentiment analysis with classifier ensembles [Internet]. Decision Support Systems. 2014 ; 66 170-179.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dss.2014.07.003

  • Trabalho de evento-anais periodico

    Hierarchical bottom-up safe semi-supervised support vector machines for multi-class transductive learning (2013)

    Covões, Thiago F; Barros, Rodrigo C; Silva, Tiago S. da; Hruschka, Eduardo Raul ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de

    Source: Journal of Information and Data Management - JIDM. Conference titles: Brazilian Symposium on Databases - SBBD. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      COVÕES, Thiago F et al. Hierarchical bottom-up safe semi-supervised support vector machines for multi-class transductive learning. Journal of Information and Data Management - JIDM. Porto Alegre: SBC. Disponível em: http://seer.lcc.ufmg.br/index.php/jidm/article/view/256. Acesso em: 12 nov. 2024. , 2013

    • APA

      Covões, T. F., Barros, R. C., Silva, T. S. da, Hruschka, E. R., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2013). Hierarchical bottom-up safe semi-supervised support vector machines for multi-class transductive learning. Journal of Information and Data Management - JIDM. Porto Alegre: SBC. Recuperado de http://seer.lcc.ufmg.br/index.php/jidm/article/view/256

    • NLM

      Covões TF, Barros RC, Silva TS da, Hruschka ER, Carvalho ACP de LF de. Hierarchical bottom-up safe semi-supervised support vector machines for multi-class transductive learning [Internet]. Journal of Information and Data Management - JIDM. 2013 ; 4( 3): 357-372.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: http://seer.lcc.ufmg.br/index.php/jidm/article/view/256

    • Vancouver

      Covões TF, Barros RC, Silva TS da, Hruschka ER, Carvalho ACP de LF de. Hierarchical bottom-up safe semi-supervised support vector machines for multi-class transductive learning [Internet]. Journal of Information and Data Management - JIDM. 2013 ; 4( 3): 357-372.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: http://seer.lcc.ufmg.br/index.php/jidm/article/view/256

  • Artigo de periodico

    An experimental study on the use of nearest neighbor-based imputation algorithms for classification tasks (2013)

    Silva, Jonathan de Andrade; Hruschka, Eduardo Raul

    Source: Data & Knowledge Engineering. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SILVA, Jonathan de Andrade e HRUSCHKA, Eduardo Raul. An experimental study on the use of nearest neighbor-based imputation algorithms for classification tasks. Data & Knowledge Engineering, v. 84, p. 47-58, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.datak.2012.12.006. Acesso em: 12 nov. 2024.

    • APA

      Silva, J. de A., & Hruschka, E. R. (2013). An experimental study on the use of nearest neighbor-based imputation algorithms for classification tasks. Data & Knowledge Engineering, 84, 47-58. doi:10.1016/j.datak.2012.12.006

    • NLM

      Silva J de A, Hruschka ER. An experimental study on the use of nearest neighbor-based imputation algorithms for classification tasks [Internet]. Data & Knowledge Engineering. 2013 ; 84 47-58.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.datak.2012.12.006

    • Vancouver

      Silva J de A, Hruschka ER. An experimental study on the use of nearest neighbor-based imputation algorithms for classification tasks [Internet]. Data & Knowledge Engineering. 2013 ; 84 47-58.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.datak.2012.12.006

  • Artigo de periodico

    A study of K-means-based algorithms for constrained clustering (2013)

    Covões, Thiago Ferreira; Hruschka, Eduardo Raul ; Ghosh, Joydeep

    Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      COVÕES, Thiago Ferreira e HRUSCHKA, Eduardo Raul e GHOSH, Joydeep. A study of K-means-based algorithms for constrained clustering. Intelligent Data Analysis, v. 17, n. 3, p. 485-505, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-130590. Acesso em: 12 nov. 2024.

    • APA

      Covões, T. F., Hruschka, E. R., & Ghosh, J. (2013). A study of K-means-based algorithms for constrained clustering. Intelligent Data Analysis, 17( 3), 485-505. doi:10.3233/IDA-130590

    • NLM

      Covões TF, Hruschka ER, Ghosh J. A study of K-means-based algorithms for constrained clustering [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2013 ; 17( 3): 485-505.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-130590

    • Vancouver

      Covões TF, Hruschka ER, Ghosh J. A study of K-means-based algorithms for constrained clustering [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2013 ; 17( 3): 485-505.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-130590

  • Trabalho de evento-anais periodico

    Using both latent and supervised shared topics for multitask learning (2013)

    Acharya, Ayan; Rawal, Aditya; Mooney, Raymond J; Hruschka, Eduardo Raul

    Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Conference titles: European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - ECML PKDD. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ACHARYA, Ayan et al. Using both latent and supervised shared topics for multitask learning. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Berlin: Springer-Verlag. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-642-40991-2_24. Acesso em: 12 nov. 2024. , 2013

    • APA

      Acharya, A., Rawal, A., Mooney, R. J., & Hruschka, E. R. (2013). Using both latent and supervised shared topics for multitask learning. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Berlin: Springer-Verlag. doi:10.1007/978-3-642-40991-2_24

    • NLM

      Acharya A, Rawal A, Mooney RJ, Hruschka ER. Using both latent and supervised shared topics for multitask learning [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2013 ; 8189 369-384.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-40991-2_24

    • Vancouver

      Acharya A, Rawal A, Mooney RJ, Hruschka ER. Using both latent and supervised shared topics for multitask learning [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2013 ; 8189 369-384.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-40991-2_24

  • Tese (Livre Docência)

    Agregação de classificadores e agrupadores: uma abordagem para aprendizado semi-supervisionado e para transferência de conhecimento (2012)

    Hruschka, Eduardo Raul

    Unidade: ICMC

    Subjects: COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS

    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      HRUSCHKA, Eduardo Raul. Agregação de classificadores e agrupadores: uma abordagem para aprendizado semi-supervisionado e para transferência de conhecimento. 2012. Tese (Livre Docência) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2012. . Acesso em: 12 nov. 2024.

    • APA

      Hruschka, E. R. (2012). Agregação de classificadores e agrupadores: uma abordagem para aprendizado semi-supervisionado e para transferência de conhecimento (Tese (Livre Docência). Universidade de São Paulo, São Carlos.

    • NLM

      Hruschka ER. Agregação de classificadores e agrupadores: uma abordagem para aprendizado semi-supervisionado e para transferência de conhecimento. 2012 ;[citado 2024 nov. 12 ]

    • Vancouver

      Hruschka ER. Agregação de classificadores e agrupadores: uma abordagem para aprendizado semi-supervisionado e para transferência de conhecimento. 2012 ;[citado 2024 nov. 12 ]

  • Trabalho de evento-anais periodico

    On the use of consensus clustering for incremental learning of topic hierarchies (2012)

    Marcacini, Ricardo Marcondes ; Hruschka, Eduardo Raul ; Rezende, Solange Oliveira

    Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Conference titles: Brazilian Symposium on Artificial Intelligence : Advances in Artificial Intelligence - SBIA. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MARCACINI, Ricardo Marcondes e HRUSCHKA, Eduardo Raul e REZENDE, Solange Oliveira. On the use of consensus clustering for incremental learning of topic hierarchies. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Berlin: Springer-Verlag. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-642-34459-6_12. Acesso em: 12 nov. 2024. , 2012

    • APA

      Marcacini, R. M., Hruschka, E. R., & Rezende, S. O. (2012). On the use of consensus clustering for incremental learning of topic hierarchies. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Berlin: Springer-Verlag. doi:10.1007/978-3-642-34459-6_12

    • NLM

      Marcacini RM, Hruschka ER, Rezende SO. On the use of consensus clustering for incremental learning of topic hierarchies [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2012 ; 7589 112-121.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-34459-6_12

    • Vancouver

      Marcacini RM, Hruschka ER, Rezende SO. On the use of consensus clustering for incremental learning of topic hierarchies [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2012 ; 7589 112-121.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-34459-6_12

  • Trabalho de evento-anais periodico

    A meta-learning approach to select meta-heuristics for the traveling salesman problem using MLP-based label ranking (2012)

    Kanda, Jorge; Soares, Carlos; Hruschka, Eduardo Raul ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de

    Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: International Conference on Neural Information Processing - ICONIP. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      KANDA, Jorge et al. A meta-learning approach to select meta-heuristics for the traveling salesman problem using MLP-based label ranking. Lecture Notes in Computer Science. Berlin: Springer-Verlag. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-642-34487-9. Acesso em: 12 nov. 2024. , 2012

    • APA

      Kanda, J., Soares, C., Hruschka, E. R., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2012). A meta-learning approach to select meta-heuristics for the traveling salesman problem using MLP-based label ranking. Lecture Notes in Computer Science. Berlin: Springer-Verlag. doi:10.1007/978-3-642-34487-9

    • NLM

      Kanda J, Soares C, Hruschka ER, Carvalho ACP de LF de. A meta-learning approach to select meta-heuristics for the traveling salesman problem using MLP-based label ranking [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2012 ; 7665 488-495.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-34487-9

    • Vancouver

      Kanda J, Soares C, Hruschka ER, Carvalho ACP de LF de. A meta-learning approach to select meta-heuristics for the traveling salesman problem using MLP-based label ranking [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2012 ; 7665 488-495.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-34487-9

  • Trabalho de evento

    Computação forense via agrupamento hierárquico de documentos (2011)

    Nassif, Luís Filipe da Cruz; Hruschka, Eduardo Raul

    Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Forensic Computer Science - ICoFCS. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      NASSIF, Luís Filipe da Cruz e HRUSCHKA, Eduardo Raul. Computação forense via agrupamento hierárquico de documentos. 2011, Anais.. Brasília: ABEAT, 2011. Disponível em: https://doi.org/10.5769/C2011019. Acesso em: 12 nov. 2024.

    • APA

      Nassif, L. F. da C., & Hruschka, E. R. (2011). Computação forense via agrupamento hierárquico de documentos. In Proceedings. Brasília: ABEAT. doi:10.5769/C2011019

    • NLM

      Nassif LF da C, Hruschka ER. Computação forense via agrupamento hierárquico de documentos [Internet]. Proceedings. 2011 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.5769/C2011019

    • Vancouver

      Nassif LF da C, Hruschka ER. Computação forense via agrupamento hierárquico de documentos [Internet]. Proceedings. 2011 ;[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.5769/C2011019

  • Artigo de periodico

    Selection of algorithms to solve traveling salesman problems using meta-learning (2011)

    Kanda, Jorge Yoshio; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Hruschka, Eduardo Raul ; Soares, Carlos

    Source: International Journal of Hybrid Intelligent Systems. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      KANDA, Jorge Yoshio et al. Selection of algorithms to solve traveling salesman problems using meta-learning. International Journal of Hybrid Intelligent Systems, v. 8, n. 3, p. 117-128, 2011Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/HIS-2011-0133. Acesso em: 12 nov. 2024.

    • APA

      Kanda, J. Y., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Hruschka, E. R., & Soares, C. (2011). Selection of algorithms to solve traveling salesman problems using meta-learning. International Journal of Hybrid Intelligent Systems, 8( 3), 117-128. doi:10.3233/HIS-2011-0133

    • NLM

      Kanda JY, Carvalho ACP de LF de, Hruschka ER, Soares C. Selection of algorithms to solve traveling salesman problems using meta-learning [Internet]. International Journal of Hybrid Intelligent Systems. 2011 ; 8( 3): 117-128.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.3233/HIS-2011-0133

    • Vancouver

      Kanda JY, Carvalho ACP de LF de, Hruschka ER, Soares C. Selection of algorithms to solve traveling salesman problems using meta-learning [Internet]. International Journal of Hybrid Intelligent Systems. 2011 ; 8( 3): 117-128.[citado 2024 nov. 12 ] Available from: https://doi.org/10.3233/HIS-2011-0133

  • Trabalho de evento

    Usando redes neurais artificiais para recomendar meta-heurísticas para o problema do caixeiro viajante (2011)

    Kanda, Jorge Y; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Hruschka, Eduardo Raul ; Soares, Carlos

    Source: Anais. Conference titles: Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional - CBIC. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      KANDA, Jorge Y et al. Usando redes neurais artificiais para recomendar meta-heurísticas para o problema do caixeiro viajante. 2011, Anais.. Rio de Janeiro: SBIC, 2011. . Acesso em: 12 nov. 2024.

    • APA

      Kanda, J. Y., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Hruschka, E. R., & Soares, C. (2011). Usando redes neurais artificiais para recomendar meta-heurísticas para o problema do caixeiro viajante. In Anais. Rio de Janeiro: SBIC.

    • NLM

      Kanda JY, Carvalho ACP de LF de, Hruschka ER, Soares C. Usando redes neurais artificiais para recomendar meta-heurísticas para o problema do caixeiro viajante. Anais. 2011 ;[citado 2024 nov. 12 ]

    • Vancouver

      Kanda JY, Carvalho ACP de LF de, Hruschka ER, Soares C. Usando redes neurais artificiais para recomendar meta-heurísticas para o problema do caixeiro viajante. Anais. 2011 ;[citado 2024 nov. 12 ]

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