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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/564274
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | PRADO, H. A. do | |
dc.contributor.author | ENGEL, P. M. | |
dc.date.accessioned | 2025-04-29T20:47:42Z | - |
dc.date.available | 2025-04-29T20:47:42Z | - |
dc.date.created | 2002-02-06 | |
dc.date.issued | 2001 | |
dc.identifier.citation | Cadernos de Informática, Porto Alegre, v. 1, n. 1, p. 39-42, jan. 2001. | |
dc.identifier.uri | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/564274 | - |
dc.description | A descoberta de conhecimento a partir de dados não classificados compreende duas tarefas principais: a identificação de "grupos naturais" e a análise destes grupos de modo a interpretar o seu significado. Estas tarefas são realizadas através do aprendizado não-supervisionado e supervisionado, respectivamente, correspondendo também às fases de taxonomia e explanação do processo de descoberta descrito por Langley [LAN 98]. A pesquisa em Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (DCBD) tem atacado estasduas fases segundo duas dimensões: (1) tornando os algoritmos de aprendizado aptos para executar bases de dados cada vez maiores, e (2) facilitando o processo completo de descoberta de conhecimento de maneira análoga ao que fazem as ferramentas CASE com relação à Engenharia de Software. Conforme descrito por Langley, o objetivo principal na descoberta de conhecimento em dados não classificados é a obtenção de descrições de potenciais classes no sub-espaço das dimensões dos objetos. Neste mesmo sentido, Wittgeinstein (op. cit. in [HAN 90]) advoga que os conceitos possuem uma natureza politética, i.e., eles podem ser descritos de muitas formas, compartilhando um número de características comuns, sem que nenhuma delas seja essencial para descrever o conceito. Outros trabalhos como [EAS 85] e [MUR 85] reforçam esta visão do processo dedescoberta de conhecimento de dados não classificados. Pelas referências acima, fica evidente que as duas tarefas - taxonomia e explanação - compõem na verdade um únicoprocesso. | |
dc.language.iso | por | |
dc.rights | openAccess | |
dc.subject | Inteligencia artificial | |
dc.title | Combinando técnicas não-supervisionadas e supervisionadas para explanação de agrupamentos. | |
dc.type | Artigo de periódico | |
dc.subject.thesagro | Informática | |
dc.subject.thesagro | Tecnologia da Informação | |
dc.subject.thesagro | Programa de Computador | |
dc.format.extent2 | p. 39-42. | |
riaa.ainfo.id | 564274 | |
riaa.ainfo.lastupdate | 2025-04-29 | |
dc.contributor.institution | HERCULES ANTONIO DO PRADO, CPAC; PAULO M. ENGEL, UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL. | |
Aparece en las colecciones: | Artigo em periódico indexado (CPAC)![]() ![]() |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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igasparinicaderno-v1n1-2001-pg-40-43Prado-Engel-2.pdf | 41.01 kB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |