Towards a device for helping deaf people to dance: estimation of forro bar length using artificial neural network

Ferreira-Paiva, Lucas; Lopes, Hugo G.; Alfaro-Espinoza, Elizabeth Regina; Félix, Leonardo Bonato; Neves, Rodolpho Vilela Alves

doi:10.1109/tla.2022.9757740

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“…Os algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados são capazes de aprender a partir de exemplos por meio do reconhecimento de padrão e a partir disso, classificar novos dados apresentados. Esta funcionalidade permite a utilizac ¸ão desses algoritmos em uma gama variada de aplicac ¸ões, como detecc ¸ão de doenc ¸a em plantas [Shruthi et al 2019], classificac ¸ão de animais [Lopez-Vazquez et al 2020], auxílio ao diagnóstico médico em exames de imagem [Maier et al 2019], avaliac ¸ão de crédito [Yu et al 2022] e estimac ¸ão de ritmo de músicas [Ferreira-Paiva et al 2022].…”

Section: Introduc ¸ãOunclassified

Avaliação de técnicas de balanceamento na classificação de aceitabilidade de carros

Ferreira Paiva,

Mattos,

Silva

et al. 2023

Anais Do XX Encontro Nacional De Inteligência Artificial E Computacional (ENIAC 2023)

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A aceitabilidade de carros consiste em classificar um veículo com base nas suas características físicas e financeiras. Esse tipo de análise auxilia na aquisição, ou não, de um determinado modelo de automóvel. Neste estudo, o objetivo foi avaliar o impacto do uso de técnicas de subamostragem, sobreamostragem e uma combinação das duas técnicas em oito modelos de aprendizado de máquinas. Para cada técnica de balanceamento e modelo foi utilizado otimização de hiper-parâmetros e seleção de atributos. Os resultados obtidos neste estudo superaram o estado da arte para o SVM. Além disso, foi possível notar a melhora de modelos mais simples com o uso das técnicas de balanceamento.

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