Aprendizado simbolico de maquina usando arvores de decisao.

• Processo: 92/01586-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 1992
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 1994
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Maria Carolina Monard
• Beneficiário: Claudia Aparecida Martins
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Aquisição do conhecimento Árvore de decisão
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado De Maquina | Aquisicao De Conhecimento | Arvore De Decisao

Resumo

O objetivo deste trabalho ê pesquisar e implementar, algoritmos de Aprendizado de Máquina da família TDIDT. As diversas implementações desses algoritmos serão integradas como módulos participantes, a um sistema de Aprendizado de Máquina para a geração de regras de conhecimento, que está sendo desenvolvido no ICMSC-USP. (AU)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

MARTINS, Claudia Aparecida. USO DE ÁRVORES DE DECISÃO NA GERAÇÃO DE HIPÓTESES INDUTIVAS EM APRENDIZADO DE MÁQUINA. 1994. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.