O Problema do Caixeiro Viajante é tema de pesquisa devido a sua complexidade. Várias técnicas são constantemente pesquisadas para obter soluções aproximadas, mas eficientes. Neste trabalho são comparadas as técnicas de algoritmos genéticos, redes neurais auto-incrementáveis de Kohonen e um algoritmo heurístico proposto na literatura. Os resultados obtidos mostraram que os algoritmos genéticos apresentaram os melhores índices de acerto.

Understanding the reasons that leads students to succeed during their course is a challenge for every Institution of Education, independently of the modality of teaching and learning adopted. In this paper we use the theory of Causal Inference for analyzing the main factors that causes the success, or failure, of an engineering student enrolled in an online course of Algorithm. We used data extracted from the Learning Management System Moodle and, after preprocessing the dataset, analyzed the actions performed by the students during the six months (20 weeks) that the online course lasted. We concluded that before submitting an evaluation activity to be assessed, it is important that students analyze the problem thoroughly. Students that took a little bit longer to submit their work got more chances to be approved.

Técnicas de Aprendizado de Máquina são comumente utilizados em tarefas que envolvem a identificação de padrões. O reconhecimento de entidades nomeadas consiste em identificar todos os nomes de um documento e classificá-los em categorias prévias. No presente artigo foram analisadas três técnicas com aprendizado supervisionado, sendo que, os melhores resultados foram obtidos com o algoritmo NaiveBayes. Inúmeros experimentos foram realizados usando a ferramenta Weka, no entanto, os valores obtidos por meio da estatística Kappa ficaram abaixo do esperado.

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