Statistical Relational Learning
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1. AQUISIÇÃO AUTOMATIZADA DE HIERARQUIAS DE CONCEITOS DE ONTOLOGIAS UTILIZANDO APRENDIZAGEM ESTATÍSTICA RELACIONAL / AUTOMATED ACQUISITION OF CONCEPTS OF HIERARCHIES ONTOLOGY USING STATISTICAL RELATIONAL LEARNING
Os formalismos de representação do conhecimento como as ontologias têm se mostrado uma poderosa ferramenta para melhorar a efetividade de sistemas de processamento da linguagem natural, recuperação e filtragem de informação e muitas outras tarefas. Além disso, as ontologias são essenciais para a Web Semântica, uma nova geração da Web que visa est
Publicado em: 2009
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2. Mapeamento semântico com aprendizado estatístico relacional para representação de conhecimento em robótica móvel. / Semantic mapping with statistical relational learning for knowledge representation in mobile robotics.
A maior parte dos mapas empregados em tarefas de navegação por robôs móveis representam apenas informações espaciais do ambiente. Outros tipos de informações, que poderiam ser obtidos dos sensores do robô e incorporados à representação, são desprezados. Hoje em dia é comum um robô móvel conter sensores de distância e um sistema de visão, o
Publicado em: 2009
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3. AvaliaÃÃo da Psicomotricidade no Processo Ensino-Aprendizagem de CrianÃa com SÃndrome de Down na EducaÃÃo Infantil.
The study was established using a field research, by using exploratory and descriptive methods, with the purpose to evaluate the accomplishment of the psychomotricity praxis in the teaching learning process and the interaction of children with Downâs Syndrome in Infant Education, according to their teachers. The research was developed between February and J
Publicado em: 2007
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4. Um ambiente para avaliação de algoritmos de aprendizado de máquina simbólico utilizando exemplos. / An environment to evaluate machine learning algorithms.
A learning system is a computer program that makes decisions based on the accumulative experience contained in successfully solved cases. The classification rules induced by a learning system are judged by two criteria: their classification error on an independent test set and their complexity. Practical learning systems have been developed using different p
Publicado em: 1997
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5. Structure-activity relationships derived by machine learning: the use of atoms and their bond connectivities to predict mutagenicity by inductive logic programming.
We present a general approach to forming structure-activity relationships (SARs). This approach is based on representing chemical structure by atoms and their bond connectivities in combination with the inductive logic programming (ILP) algorithm PROGOL. Existing SAR methods describe chemical structure by using attributes which are general properties of an o