1) O documento descreve vários métodos de aprendizagem automática, incluindo aprendizagem supervisionada como K-NN, árvores de decisão e aprendizagem não supervisionada como aprendizagem competitiva e mapas topológicos.
2) Nos métodos de aprendizagem supervisionada, ID3 usa entropia e ganho de informação para construir árvores de decisão, enquanto K-NN atribui novas instâncias à classe dos vizinhos mais próximos.
3) Nos métodos não supervisionados, a aprendizagem
O documento discute os conceitos de aprendizagem por reforço, incluindo como um agente pode aprender quais ações levam a maiores recompensas por tentativa e erro, e algoritmos como Q-learning e SARSA. Também aborda questões práticas como exploração versus exploração e aplicações da aprendizagem por reforço em problemas como um labirinto.
O documento discute vários tipos de aprendizagem não supervisionada, incluindo redução de dimensionalidade, agrupamento (clustering) e mapas topológicos. Ele explica algoritmos como análise de componentes principais (PCA), K-means, aprendizagem competitiva e teoria de ressonância adaptativa (ART) para agrupar padrões sem supervisão.
[José Ahirton Lopes] Treinamento - Árvores de Decisão, SVM e Naive BayesAhirton Lopes
O documento discute três algoritmos clássicos de inteligência artificial: árvores de decisão, máquinas de vetor de suporte e Naive Bayes. Árvores de decisão dividem recursivamente um problema em subproblemas mais simples. Máquinas de vetor de suporte constroem um hiperplano que separa classes de dados. Naive Bayes faz previsões com base na probabilidade condicional de recursos, supondo independência entre eles.
1) O documento discute vários tópicos relacionados com aprendizagem automática, incluindo tipos de aprendizagem como aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço.
2) A aprendizagem supervisionada é discutida em maior detalhe, com exemplos de k-nearest neighbours, quantização vectorial e árvores de decisão.
3) São apresentados algoritmos como ID3 e C4.5 para construção de árvores de decisão a partir de conjuntos de dados, maximizando o ganho de informação em cada divisão.
Este documento discute árvores de decisão para mineração de dados. Ele introduz árvores de decisão, explica brevemente sua história e o algoritmo ID3, e mostra como árvores de decisão podem ser usadas para classificação e predição a partir de dados. O documento conclui que árvores de decisão são úteis para análise exploratória de dados e tomada de decisões com base em custos, probabilidades e consequências.
O documento descreve os algoritmos ID3 e C4.5 para mineração de dados, que constroem árvores de decisão induzidas. O ID3 usa entropia para selecionar o melhor atributo divisor, enquanto o C4.5 lida com atributos contínuos e usa razão de ganho para gerar árvores menos complexas, além de permitir poda pós-construção.
One of the biggest dilemmas faced by decision-making systems is to determine an efficient means to produce classifiers from data base regarding the processing time and the form of simple symbolic representation understandable that facilitates the analysis of the problem in question. In this brief report we will discuss a very popular tool in knowledge discovery in databases process and thus aid in making decisions: the Decision Trees.
O documento discute algoritmos de ordenação. Apresenta os algoritmos Bubble sort, Selection sort e Insertion sort, explicando seus passos e complexidades. Também aborda o método "dividir para conquistar" e apresenta exemplos como o algoritmo de exponenciação e o Merge sort.
O documento discute os conceitos de aprendizagem por reforço, incluindo como um agente pode aprender quais ações levam a maiores recompensas por tentativa e erro, e algoritmos como Q-learning e SARSA. Também aborda questões práticas como exploração versus exploração e aplicações da aprendizagem por reforço em problemas como um labirinto.
O documento discute vários tipos de aprendizagem não supervisionada, incluindo redução de dimensionalidade, agrupamento (clustering) e mapas topológicos. Ele explica algoritmos como análise de componentes principais (PCA), K-means, aprendizagem competitiva e teoria de ressonância adaptativa (ART) para agrupar padrões sem supervisão.
[José Ahirton Lopes] Treinamento - Árvores de Decisão, SVM e Naive BayesAhirton Lopes
O documento discute três algoritmos clássicos de inteligência artificial: árvores de decisão, máquinas de vetor de suporte e Naive Bayes. Árvores de decisão dividem recursivamente um problema em subproblemas mais simples. Máquinas de vetor de suporte constroem um hiperplano que separa classes de dados. Naive Bayes faz previsões com base na probabilidade condicional de recursos, supondo independência entre eles.
1) O documento discute vários tópicos relacionados com aprendizagem automática, incluindo tipos de aprendizagem como aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço.
2) A aprendizagem supervisionada é discutida em maior detalhe, com exemplos de k-nearest neighbours, quantização vectorial e árvores de decisão.
3) São apresentados algoritmos como ID3 e C4.5 para construção de árvores de decisão a partir de conjuntos de dados, maximizando o ganho de informação em cada divisão.
Este documento discute árvores de decisão para mineração de dados. Ele introduz árvores de decisão, explica brevemente sua história e o algoritmo ID3, e mostra como árvores de decisão podem ser usadas para classificação e predição a partir de dados. O documento conclui que árvores de decisão são úteis para análise exploratória de dados e tomada de decisões com base em custos, probabilidades e consequências.
O documento descreve os algoritmos ID3 e C4.5 para mineração de dados, que constroem árvores de decisão induzidas. O ID3 usa entropia para selecionar o melhor atributo divisor, enquanto o C4.5 lida com atributos contínuos e usa razão de ganho para gerar árvores menos complexas, além de permitir poda pós-construção.
One of the biggest dilemmas faced by decision-making systems is to determine an efficient means to produce classifiers from data base regarding the processing time and the form of simple symbolic representation understandable that facilitates the analysis of the problem in question. In this brief report we will discuss a very popular tool in knowledge discovery in databases process and thus aid in making decisions: the Decision Trees.
O documento discute algoritmos de ordenação. Apresenta os algoritmos Bubble sort, Selection sort e Insertion sort, explicando seus passos e complexidades. Também aborda o método "dividir para conquistar" e apresenta exemplos como o algoritmo de exponenciação e o Merge sort.
As três frases são:
1) O documento discute árvores de decisão, que representam conhecimento através de exemplos para classificar registros.
2) Os algoritmos ID3 e C4.5 constroem árvores de decisão selecionando atributos que melhor dividem os exemplos usando métricas como entropia e ganho de informação.
3) Um exemplo calcula esses valores para atributos em uma tabela sobre o clima e decide se deve ou não jogar, ilustrando a construção da árvore de decisão.
O documento descreve os algoritmos ID3 e C.45 para mineração de dados, especificamente para classificação. O ID3 usa entropia e ganho de informação para construir árvores de decisão de forma recursiva, enquanto o C.45 lida com atributos contínuos e desconhecidos. Ambos os algoritmos geram regras if-then para classificação de dados.
Redes Bayesianas para Recuperação de Informação EstruturadaAdolfo Neto
O documento discute o uso de redes Bayesianas para recuperação de informação estruturada em documentos. Ele apresenta a proposta de dois autores para treinar uma rede Bayesiana usando entropia cruzada como critério, ao invés de máxima verossimilhança. O algoritmo de treinamento é descrito brevemente.
Este documento discute vários métodos para acelerar e melhorar a aprendizagem automática, incluindo usar pequenas populações iniciais, mutação em vez de cruzamento, conhecimento específico do problema, reprocessamento retrospectivo de experiências, shaping, boosting, bagging e taxas de aprendizagem adaptativas. Referências relevantes são fornecidas.
O documento descreve a aplicação do método de classificação k-Nearest Neighbors na base de dados Iris, introduzindo os conceitos-chave do método e apresentando resultados da classificação das flores Iris usando quatro atributos morfológicos.
Este documento discute aprendizagem automática, incluindo tipos de aprendizagem (supervisionada, não supervisionada, por reforço), aplicações (reconhecimento de padrões, previsão, aprendizagem de comportamentos) e uma breve história da IA e AA.
1) O documento discute técnicas de aprendizagem automática supervisionada como regressão, classificação e redes neurais artificiais.
2) A retropropagação é descrita como um método para treinar redes neurais através da propagação de erros e atualização dos pesos para minimizar o erro.
3) Várias técnicas são discutidas para acelerar a convergência da retropropagação incluindo taxas de aprendizagem adaptativas e momento.
O documento discute estruturas em C, definindo-as como uma coleção de variáveis logicamente relacionadas identificadas por nomes. Explica como declarar estruturas anônimas e com rótulos, atribuir valores aos seus campos, copiar estruturas e criar vetores de estruturas. O uso de typedef permite criar novos tipos de dados a partir de estruturas.
1 - Apresenta GANs como modelos gerativos baseados em redes neurais que treinam um gerador e um discriminador de forma adversária para gerar novos dados semelhantes aos reais.
2 - Explica que o gerador gera amostras e o discriminador identifica se as amostras são reais ou geradas, com o treinamento buscando enganar um ao outro de forma adversária.
3 - Demonstra uma implementação básica de GAN com PyTorch, apresentando o conjunto de dados, redes neural do gerador e discriminador, função custo, ot
O documento discute análise de agrupamentos, um método estatístico para classificar observações em grupos homogêneos com base em suas similaridades. Aborda medidas de similaridade, métodos de agrupamento como hierárquico e k-médias, e práticas no SPSS e QGIS para visualizar os resultados espacialmente.
Espaço incremental para a mineração visual de conjuntos dinâmicos de documentosRoberto de Pinho
1. O documento descreve uma técnica incremental para visualizar conjuntos dinâmicos de documentos.
2. A técnica usa escalonamento multidimensional incremental para projetar novos documentos no espaço visual de forma a minimizar alterações na disposição dos documentos existentes.
3. A técnica também permite a extração incremental de tópicos dos documentos à medida que novos documentos são adicionados ou removidos do conjunto.
O documento discute os principais conceitos da programação orientada a objetos, incluindo classes, objetos, herança, encapsulamento e polimorfismo. Define classe como um projeto do objeto e objeto como uma instância de uma classe. Explora como herança permite que classes herdem atributos e métodos de outras classes.
O documento define e discute vários conceitos relacionados a sistemas e sinais, incluindo:
1) Sistemas lineares x não lineares, com a definição de sistemas lineares requerendo adição e homogeneidade;
2) Sistemas variantes e invariantes no tempo, dependendo se um atraso na entrada causa um atraso idêntico na saída;
3) Sistemas causais, onde a saída depende apenas de entradas passadas, não futuras.
Aulas de estrutura de dados por Ayrton YagamiAyrton Yagami
Este documento resume vários conceitos e implementações relacionadas a árvores e ordenação de dados, incluindo bubble sort, insertion sort, selection sort, recursividade, árvores binárias e AVL em Java. Há explicações teóricas e exemplos de código para cada tópico.
O documento discute aprendizado de máquina, apresentando seus principais conceitos e técnicas. Aborda aprendizado supervisionado e não-supervisionado, exemplos, atributos e classes. Também explica árvores de decisão, redes neurais artificiais e os algoritmos de perceptron e backpropagation.
Este documento discute abordagens para mineração de dados em fluxos de dados, que apresentam deriva conceitual. Apresenta técnicas como janelas deslizantes, deteção de deriva conceitual, árvores de decisão de Hoeffding e algoritmos ensemble para lidar com essa deriva e se adaptar às mudanças nos dados. Finalmente, resume os resultados experimentais de diferentes métodos em dois conjuntos de dados.
[José Ahirton Lopes] Support Vector MachinesAhirton Lopes
SVM é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado usado para classificação e regressão. Ele constrói um hiperplano que separa classes de dados rotulados no espaço de recursos. Os vetores de suporte são os pontos mais próximos do hiperplano e ajudam a definir sua posição. SVM busca o hiperplano que maximiza a margem entre classes.
Palestra proferida em 31/08/2016 na II Semana Acadêmica de Engenharia e Tecnologia (SAET), UTFPR/Toledo.
Aprendizagem profunda (Deep Learning) baseai-se em um conjunto de algoritmos que procuram modelar abstrações de alto nível, extraindo e organizando a informações discriminativas do problema diretamente dos dados “crus”, evitando assim a necessidade de um especialista no domínio do problema. Noutras palavras, aprender a representação. Dentre as diferentes abordagens de aprendizagem profunda, destacam-se as Redes Neurais Convolucionais (Convolutional Neural Networks – CNN) que são arquiteturas profundas de redes neurais artificiais inspiradas na organização do córtex visual dos mamíferos. CNNs têm alcançado sucesso complexos problemas de reconhecimento de padrões, como identificação visual de objetos, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala, processamento de sinais e transferência de aprendizado. A ideia de aprendizado da representação não é nova, mas emergiu recentemente como alternativa viável com a popularização de poderosas GPUs (Graphical Processing Units) capazes de entregar alto desempenho computacional a relativo baixo custo devido a suas arquiteturas massivamente paralelas. Esta palestra tem foco na abordagem de aprendizagem profunda com CNNs, sendo apresentados os conceitos fundamentais e as recentes aplicações.
Clusterização é uma técnica de agrupamento não supervisionado que explora semelhanças entre padrões para agrupá-los em categorias. Existem algoritmos hierárquicos e iterativos para realizar a clusterização. K-means é um algoritmo de clusterização que minimiza a distância entre os dados e os centros dos clusters.
Clusterização é uma técnica de agrupamento não supervisionado que explora semelhanças entre padrões para agrupá-los em categorias. Existem algoritmos hierárquicos e iterativos para realizar a clusterização. K-means é um algoritmo de clusterização que minimiza a distância entre os dados e os centros dos clusters.
Clusterização é uma técnica de agrupamento não supervisionado que explora semelhanças entre padrões para agrupá-los em categorias. Existem algoritmos hierárquicos e iterativos para realizar a clusterização. K-means é um algoritmo de clusterização que minimiza a distância entre os dados e os centros dos clusters.
As três frases são:
1) O documento discute árvores de decisão, que representam conhecimento através de exemplos para classificar registros.
2) Os algoritmos ID3 e C4.5 constroem árvores de decisão selecionando atributos que melhor dividem os exemplos usando métricas como entropia e ganho de informação.
3) Um exemplo calcula esses valores para atributos em uma tabela sobre o clima e decide se deve ou não jogar, ilustrando a construção da árvore de decisão.
O documento descreve os algoritmos ID3 e C.45 para mineração de dados, especificamente para classificação. O ID3 usa entropia e ganho de informação para construir árvores de decisão de forma recursiva, enquanto o C.45 lida com atributos contínuos e desconhecidos. Ambos os algoritmos geram regras if-then para classificação de dados.
Redes Bayesianas para Recuperação de Informação EstruturadaAdolfo Neto
O documento discute o uso de redes Bayesianas para recuperação de informação estruturada em documentos. Ele apresenta a proposta de dois autores para treinar uma rede Bayesiana usando entropia cruzada como critério, ao invés de máxima verossimilhança. O algoritmo de treinamento é descrito brevemente.
Este documento discute vários métodos para acelerar e melhorar a aprendizagem automática, incluindo usar pequenas populações iniciais, mutação em vez de cruzamento, conhecimento específico do problema, reprocessamento retrospectivo de experiências, shaping, boosting, bagging e taxas de aprendizagem adaptativas. Referências relevantes são fornecidas.
O documento descreve a aplicação do método de classificação k-Nearest Neighbors na base de dados Iris, introduzindo os conceitos-chave do método e apresentando resultados da classificação das flores Iris usando quatro atributos morfológicos.
Este documento discute aprendizagem automática, incluindo tipos de aprendizagem (supervisionada, não supervisionada, por reforço), aplicações (reconhecimento de padrões, previsão, aprendizagem de comportamentos) e uma breve história da IA e AA.
1) O documento discute técnicas de aprendizagem automática supervisionada como regressão, classificação e redes neurais artificiais.
2) A retropropagação é descrita como um método para treinar redes neurais através da propagação de erros e atualização dos pesos para minimizar o erro.
3) Várias técnicas são discutidas para acelerar a convergência da retropropagação incluindo taxas de aprendizagem adaptativas e momento.
O documento discute estruturas em C, definindo-as como uma coleção de variáveis logicamente relacionadas identificadas por nomes. Explica como declarar estruturas anônimas e com rótulos, atribuir valores aos seus campos, copiar estruturas e criar vetores de estruturas. O uso de typedef permite criar novos tipos de dados a partir de estruturas.
1 - Apresenta GANs como modelos gerativos baseados em redes neurais que treinam um gerador e um discriminador de forma adversária para gerar novos dados semelhantes aos reais.
2 - Explica que o gerador gera amostras e o discriminador identifica se as amostras são reais ou geradas, com o treinamento buscando enganar um ao outro de forma adversária.
3 - Demonstra uma implementação básica de GAN com PyTorch, apresentando o conjunto de dados, redes neural do gerador e discriminador, função custo, ot
O documento discute análise de agrupamentos, um método estatístico para classificar observações em grupos homogêneos com base em suas similaridades. Aborda medidas de similaridade, métodos de agrupamento como hierárquico e k-médias, e práticas no SPSS e QGIS para visualizar os resultados espacialmente.
Espaço incremental para a mineração visual de conjuntos dinâmicos de documentosRoberto de Pinho
1. O documento descreve uma técnica incremental para visualizar conjuntos dinâmicos de documentos.
2. A técnica usa escalonamento multidimensional incremental para projetar novos documentos no espaço visual de forma a minimizar alterações na disposição dos documentos existentes.
3. A técnica também permite a extração incremental de tópicos dos documentos à medida que novos documentos são adicionados ou removidos do conjunto.
O documento discute os principais conceitos da programação orientada a objetos, incluindo classes, objetos, herança, encapsulamento e polimorfismo. Define classe como um projeto do objeto e objeto como uma instância de uma classe. Explora como herança permite que classes herdem atributos e métodos de outras classes.
O documento define e discute vários conceitos relacionados a sistemas e sinais, incluindo:
1) Sistemas lineares x não lineares, com a definição de sistemas lineares requerendo adição e homogeneidade;
2) Sistemas variantes e invariantes no tempo, dependendo se um atraso na entrada causa um atraso idêntico na saída;
3) Sistemas causais, onde a saída depende apenas de entradas passadas, não futuras.
Aulas de estrutura de dados por Ayrton YagamiAyrton Yagami
Este documento resume vários conceitos e implementações relacionadas a árvores e ordenação de dados, incluindo bubble sort, insertion sort, selection sort, recursividade, árvores binárias e AVL em Java. Há explicações teóricas e exemplos de código para cada tópico.
O documento discute aprendizado de máquina, apresentando seus principais conceitos e técnicas. Aborda aprendizado supervisionado e não-supervisionado, exemplos, atributos e classes. Também explica árvores de decisão, redes neurais artificiais e os algoritmos de perceptron e backpropagation.
Este documento discute abordagens para mineração de dados em fluxos de dados, que apresentam deriva conceitual. Apresenta técnicas como janelas deslizantes, deteção de deriva conceitual, árvores de decisão de Hoeffding e algoritmos ensemble para lidar com essa deriva e se adaptar às mudanças nos dados. Finalmente, resume os resultados experimentais de diferentes métodos em dois conjuntos de dados.
[José Ahirton Lopes] Support Vector MachinesAhirton Lopes
SVM é um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado usado para classificação e regressão. Ele constrói um hiperplano que separa classes de dados rotulados no espaço de recursos. Os vetores de suporte são os pontos mais próximos do hiperplano e ajudam a definir sua posição. SVM busca o hiperplano que maximiza a margem entre classes.
Palestra proferida em 31/08/2016 na II Semana Acadêmica de Engenharia e Tecnologia (SAET), UTFPR/Toledo.
Aprendizagem profunda (Deep Learning) baseai-se em um conjunto de algoritmos que procuram modelar abstrações de alto nível, extraindo e organizando a informações discriminativas do problema diretamente dos dados “crus”, evitando assim a necessidade de um especialista no domínio do problema. Noutras palavras, aprender a representação. Dentre as diferentes abordagens de aprendizagem profunda, destacam-se as Redes Neurais Convolucionais (Convolutional Neural Networks – CNN) que são arquiteturas profundas de redes neurais artificiais inspiradas na organização do córtex visual dos mamíferos. CNNs têm alcançado sucesso complexos problemas de reconhecimento de padrões, como identificação visual de objetos, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala, processamento de sinais e transferência de aprendizado. A ideia de aprendizado da representação não é nova, mas emergiu recentemente como alternativa viável com a popularização de poderosas GPUs (Graphical Processing Units) capazes de entregar alto desempenho computacional a relativo baixo custo devido a suas arquiteturas massivamente paralelas. Esta palestra tem foco na abordagem de aprendizagem profunda com CNNs, sendo apresentados os conceitos fundamentais e as recentes aplicações.
Clusterização é uma técnica de agrupamento não supervisionado que explora semelhanças entre padrões para agrupá-los em categorias. Existem algoritmos hierárquicos e iterativos para realizar a clusterização. K-means é um algoritmo de clusterização que minimiza a distância entre os dados e os centros dos clusters.
Clusterização é uma técnica de agrupamento não supervisionado que explora semelhanças entre padrões para agrupá-los em categorias. Existem algoritmos hierárquicos e iterativos para realizar a clusterização. K-means é um algoritmo de clusterização que minimiza a distância entre os dados e os centros dos clusters.
Clusterização é uma técnica de agrupamento não supervisionado que explora semelhanças entre padrões para agrupá-los em categorias. Existem algoritmos hierárquicos e iterativos para realizar a clusterização. K-means é um algoritmo de clusterização que minimiza a distância entre os dados e os centros dos clusters.
Aplicação de técnicas de mineração de dados na base soybean large, disponibilizada no site UCI KDD (http://kdd.ics.uci.edu/).
Autores: Cassius Busemeyer, Cristiane Aparecida Luquetta.
Mineração de Dados na Base Soybean Largeguest163ad5c
Este documento resume os principais algoritmos de aprendizagem de máquina aplicados à base de dados "Soybean Large": IB1, MiniMax, e Voting Feature Intervals. Apresenta breve histórico, características e funcionamento de cada algoritmo, além de resultados acima de 75% de acerto para todos eles. Conclui destacando dificuldades no entendimento completo da base de dados e necessidade de melhor avaliação dos resultados.
O documento discute o paradigma funcional de programação, apresentando conceitos como:
1) Linguagens funcionais onde variáveis não mudam de valor durante a execução;
2) Funções como valores de primeira classe que podem ser passadas como argumentos;
3) Uso de recursão para definição de funções.
O documento apresenta uma introdução aos conceitos básicos de aprendizagem de máquina, incluindo classificação de dados, árvores de decisão e algoritmos. Aborda tópicos como processos de classificação, características de bons classificadores, métodos de classificação e algoritmos, conceitos de árvores de decisão e algoritmos para geração de árvores.
A classe Math de Java fornece métodos para realizar operações matemáticas como máximo, mínimo, potências, raízes, logaritmos, arredondamentos, trigonometria e números aleatórios. Os métodos podem ser chamados staticamente sem a necessidade de instanciar objetos e incluem constantes como π e e. Exemplos demonstram o cálculo de comprimento de círculo, maior e menor preço, potência e raiz quadrada.
Introdução a Árvore de Dados Adaptativa (WTA 2011)Fabrício Catae
Introdução sobre uma estrutura de árvode de dados adaptativa. Embora tenha sido apresentada em 2011, o assunto continua bastante relevante por causa do interesse sobre Machine Learning. Durante a palestra, introduzimos o conceito de "complexidade algorítmica" (Kolmogorov), que fundamenta a questão da aprendizagem de máquina.
1. O documento resume os principais conceitos de Java, incluindo classes, métodos, variáveis, tipos, herança, polimorfismo, coleções e design de código.
2. Inclui explicações sobre orientação a objetos, testes unitários com JUnit, e padrões como GRASP e composição vs herança.
3. Fornece um guia geral sobre Java com foco em conceitos básicos de programação orientada a objetos.
O documento discute conceitos de abstração e classes abstratas em Java. As 3 principais ideias são:
1) Abstração significa focar nos aspectos essenciais de uma entidade e ignorar suas propriedades internas.
2) Classes abstratas são classes que servem como esqueleto para classes filhas e não podem ser instanciadas diretamente.
3) Métodos abstratos devem ser implementados em classes derivadas para que objetos dessas classes possam ser usados.
Este documento discute três tópicos principais da inteligência artificial: 1) aprendizagem automática, algoritmos genéticos e aprendizagem por reforço; 2) o problema do caixeiro viajante e como algoritmos genéticos podem resolvê-lo; 3) aprendizagem por reforço e como agentes podem aprender a navegar em ambientes.
Java utiliza uma máquina virtual que traduz as aplicações para as chamadas do sistema operacional, permitindo que as aplicações rodem independentemente do sistema operacional. A máquina virtual Java (JVM) executa as aplicações Java e permite o desenvolvimento usando ferramentas como o compilador Javac e o kit de desenvolvimento JDK. O documento descreve também conceitos básicos de programação em Java como tipos primitivos, classes, métodos, fluxos de controle e orientação a objetos.
O documento discute Big Data e técnicas de análise de dados. Aborda porque Big Data é importante, fatores-chave como infraestrutura e gestão de dados, e aplicações em empresas. Também explica conceitos como árvores de decisão, redes neurais e algoritmos genéticos.
Este documento resume os principais pontos da análise de clusters. Apresenta os conceitos-chave da análise de clusters como a agrupação de objetos similares em clusters e a medição da distância entre objetos. Detalha as etapas como selecionar variáveis, escolher uma medida de distância e algoritmos de agregação. Demonstra como obter análises de clusters no SPSS, incluindo resultados como dendogramas e centróides.
Um histograma é um gráfico de barras que mostra a distribuição de frequência de uma medida em um grupo de dados. Ele estima visualmente a distribuição de uma característica na população com base em amostras, demonstrando a variabilidade das medidas em torno da média. Construí-lo envolve dividir os dados em classes e contar a frequência em cada classe.
Este documento analiza el modelo de negocio de YouTube. Explica que YouTube y otros sitios de video online representan un nuevo modelo de negocio para contenidos audiovisuales debido al cambio en los hábitos de consumo causado por las nuevas tecnologías. Describe cómo YouTube aprovecha la participación de los usuarios para mejorar continuamente y atraer una audiencia diferente a la de los medios tradicionales.
The defense was successful in portraying Michael Jackson favorably to the jury in several ways:
1) They dressed Jackson in ornate costumes that conveyed images of purity, innocence, and humility.
2) Jackson was shown entering the courtroom as if on a red carpet, emphasizing his celebrity status.
3) Jackson appeared vulnerable, childlike, and in declining health during the trial, eliciting sympathy from jurors.
4) Defense attorney Tom Mesereau effectively presented a coherent narrative of Jackson as a victim and portrayed Neverland as a place of refuge, undermining the prosecution's arguments.
Michael Jackson was born in 1958 in Gary, Indiana and rose to fame in the 1960s as the lead singer of The Jackson 5, topping music charts in the 1970s. As a solo artist in the 1980s, his album Thriller broke music records. In the 1990s and 2000s, Jackson faced several legal issues related to child abuse allegations while continuing to release music. He married Lisa Marie Presley and Debbie Rowe and had two children before his death in 2009.
Popular Reading Last Updated April 1, 2010 Adams, Lorraine The ...butest
This document appears to be a list of popular books from various authors. It includes over 150 book titles across many genres such as fiction, non-fiction, memoirs, and novels. The books cover a wide range of topics from politics to cooking to autobiographies.
The prosecution lost the Michael Jackson trial due to several key mistakes and weaknesses in their case:
1) The lead prosecutor, Thomas Sneddon, was too personally invested in the case against Jackson, having pursued him for over a decade without success.
2) Sneddon's opening statement was disorganized and weak, failing to effectively outline the prosecution's case.
3) The accuser's mother was not credible and damaged the prosecution's case through her erratic testimony, history of lies and con artist behavior.
4) Many prosecution witnesses were not credible due to prior lawsuits against Jackson, debts owed to him, or having been fired by him. Several witnesses even took the Fifth Amendment.
Here are three examples of public relations from around the world:
1. The UK government's "Be Clear on Cancer" campaign which aims to raise awareness of cancer symptoms and encourage early diagnosis.
2. Samsung's global brand marketing and sponsorship activities which aim to increase brand awareness and favorability of Samsung products worldwide.
3. The Brazilian government's efforts to improve its international image and relations with other countries through strategic communication and diplomacy.
The three most important functions of public relations are:
1. Media relations because the media is how most organizations reach their key audiences. Strong media relationships are crucial.
2. Writing, because written communication is at the core of public relations and how most information is
Michael Jackson Please Wait... provides biographical information about Michael Jackson including his birthdate, birthplace, parents, height, interests, idols, favorite foods, films, and more. It discusses his background, career highlights including influential albums like Thriller, and films he appeared in such as The Wiz and Moonwalker. The document contains photos and details about Jackson's life and illustrious music career.
The MYnstrel Free Press Volume 2: Economic Struggles, Meet Jazzbutest
The document discusses the process of manufacturing celebrity and its negative byproducts. It argues that celebrities are rarely the best in their individual pursuits like singing, dancing, etc. but become famous due to being products of a system controlled by wealthy elites. This system stifles opportunities for worthy artists and creates feudalism. The document also asserts that manufactured celebrities should not be viewed as role models due to behaviors like drug abuse and narcissism that result from the celebrity-making process.
Michael Jackson was a child star who rose to fame with the Jackson 5 in the late 1960s and early 1970s. As a solo artist in the 1970s and 1980s, he had immense commercial success with albums like Off the Wall, Thriller, and Bad, which featured hit singles and groundbreaking music videos. However, his career and public image were plagued by controversies related to allegations of child sexual abuse in the 1990s and 2000s. He continued recording and performing but faced ongoing media scrutiny into his private life until his death in 2009.
Social Networks: Twitter Facebook SL - Slide 1butest
The document discusses using social networking tools like Twitter and Facebook in K-12 education. Twitter allows students and teachers to share short updates and can be used to give parents a window into classroom activities. Facebook allows targeted advertising that could be used to promote educational activities. Both tools could help facilitate communication between schools and communities if used properly while managing privacy and security concerns.
Facebook has over 300 million active users who log on daily, and allows brands to create public profile pages to interact with users. Pages are for brands and organizations only, while groups can be made by any user about any topic. Pages do not show admin names and have no limits on fans, while groups display admin names and are limited to 5,000 members. Content on pages should aim to provoke action from subscribers and establish a regular posting schedule using a conversational tone.
Executive Summary Hare Chevrolet is a General Motors dealership ...butest
Hare Chevrolet is a car dealership located in Noblesville, Indiana that has successfully used social media platforms like Twitter, Facebook, and YouTube to create a positive brand image. They invest significant time interacting directly with customers online to foster a sense of community rather than overtly advertising. As a result, Hare Chevrolet has built a large, engaged audience on social media and serves as a model for how brands can use online presences strategically.
Welcome to the Dougherty County Public Library's Facebook and ...butest
This document provides instructions for signing up for Facebook and Twitter accounts. It outlines the sign up process for both platforms, including filling out forms with name, email, password and other details. It describes how the platforms will then search for friends and suggest people to connect with. It also explains how to search for and follow the Dougherty County Public Library page on both Facebook and Twitter once signed up. The document concludes by thanking participants and providing a contact for any additional questions.
Paragon Software announces the release of Paragon NTFS for Mac OS X 8.0, which provides full read and write access to NTFS partitions on Macs. It is the fastest NTFS driver on the market, achieving speeds comparable to native Mac file systems. Paragon NTFS for Mac 8.0 fully supports the latest Mac OS X Snow Leopard operating system in 64-bit mode and allows easy transfer of files between Windows and Mac partitions without additional hardware or software.
This document provides compatibility information for Olympus digital products used with Macintosh OS X. It lists various digital cameras, photo printers, voice recorders, and accessories along with their connection type and any notes on compatibility. Some products require booting into OS 9.1 for software compatibility or do not support devices that need a serial port. Drivers and software are available for download from Olympus and other websites for many products to enable use with OS X.
To use printers managed by the university's Information Technology Services (ITS), students and faculty must install the ITS Remote Printing software on their Mac OS X computer. This allows them to add network printers, log in with their ITS account credentials, and print documents while being charged per page to funds in their pre-paid ITS account. The document provides step-by-step instructions for installing the software, adding a network printer, and printing to that printer from any internet connection on or off campus. It also explains the pay-in-advance printing payment system and how to check printing charges.
The document provides an overview of the Mac OS X user interface for beginners, including descriptions of the desktop, login screen, desktop elements like the dock and hard disk, and how to perform common tasks like opening files and folders. It also addresses frequently asked questions for Windows users switching to Mac OS X, such as where documents are stored, how to save or find documents, and what the equivalent of the C: drive is in Mac OS X. The document concludes with sections on file management tasks like creating and deleting folders, organizing files within applications, using Spotlight search, and an overview of the Dashboard feature.
This document provides a checklist for securing Mac OS X version 10.5, focusing on hardening the operating system, securing user accounts and administrator accounts, enabling file encryption and permissions, implementing intrusion detection, and maintaining password security. It describes the Unix infrastructure and security framework that Mac OS X is built on, leveraging open source software and following the Common Data Security Architecture model. The checklist can be used to audit a system or harden it against security threats.
This document summarizes a course on web design that was piloted in the summer of 2003. The course was a 3 credit course that met 4 times a week for lectures and labs. It covered topics such as XHTML, CSS, JavaScript, Photoshop, and building a basic website. 18 students from various majors enrolled. Student and instructor evaluations found the course to be very successful overall, though some improvements were suggested like ensuring proper software and pairing programming/non-programming students. The document also discusses implications of incorporating web design material into existing computer science curriculums.
11. ... Usar representantes/protótipos (1 por classe)(semelhante à Aprendizagem Competitiva, ... mas o representante é aproximado se a classificação é correcta e afastado caso contrário)
14. Case-BasedReasoning(matéria de IA) Semelhante ao K-NN, mas … Não guarda todos os exemplos, antes cria “casos-padrão”: Quando um padrão de entrada “está incluído” num “caso” guardado, é ignorado; Quando um padrão de entrada “é semelhante” a um “caso” guardado, o caso é estendido para incluir o novo padrão; Quando um padrão de entrada “não é semelhante” a nenhum “caso” guardado, é criado um novo caso; Tipicamente tem valores de entrada/saída complexos (e.g. grafos); Permite “combinar” valores de saída de vários exemplos de um modo complexo; Implementação sempre intimamente ligada a um domínio.
15. Aprendizagem Supervisionada Sair = (Previsão == Limpo E Humidade == Normal) OU (Previsão == Nublado) OU (Previsão == Chuva E Vento == Fraco)
16. Árvores de Decisão(DecisionTrees) A cada nó está associado, durante o treino, o conjunto de exemplos que é classificado por este nó Céu Chuva Limpo Nublado Vento Humidade Sim Forte Fraco Normal Alta Sair = (Previsão == Limpo E Humidade == Normal) OU (Previsão == Nublado) OU (Previsão == Chuva E Vento == Fraco) Sim Não Sim Não
17. Árvores de Decisão(DecisionTrees) Céu Chuva Limpo Nublado Vento Humidade Vento Forte Fraco Normal Alta Forte Fraco Sim Não Sim Não Sim Não
18. DecisionTrees: Quando se usam? Instâncias representadas por atributos com valores discretos (ou discretizados em intervalos) Pequenos conjuntos de valores possíveis para cada atributo Pretende-se uma classificação das instâncias (de preferência booleana) Dados podem conter erros e valores indefinidos Solução pode ser representada por uma expressão booleana ou uma classificação, e.g.: (Previsão = Limpo E Humidade = Normal) OU (Previsão = nublado) OU (Previsão = Chuva E Vento = Fraco)
19. DecisionTrees: Construção Qual o atributo que melhor separa as instâncias numa decisão booleana? Entropia(S) = - p+ log2 (p+) - p- log2 (p-) S : Conjunto de exemplos de um conceito p+ : Percentagem de exemplos positivos p- : Percentagem de exemplos negativos
20. DecisionTrees: Construção Quanto mais equilibrado o conjunto (p+ = p-), maior a entropia, i.e. menor a probabilidade de prever de que classe é um exemplo tirado ao acaso.
21. DecisionTrees: Construção Entropia relativa à classificação em c partes, com base num atributo com c valores diferentes (pretende-se minimizar a entropia): X : Conjunto de exemplos de um conceito (e.g. “Sair?”) c: nº de valores possíveis para o conceito a pi : Percentagem de exemplos em que: a = vi
22. Ganho de informação Ganho de informação de um atributo a em relação a um conjunto X: v: valores possíveis para a Xv: Subconjunto de X em que o valor de a é igual a v |X|: nº de elementos de X
23. Ganho de informação a = Vento v = {Forte, Fraco} nº de instâncias de X (total) = 14 (9+, 5-) nº de instâncias de X em que (Vento = Forte) = 6 (3+, 3-) nº de instâncias de X em que (Vento = Fraco) = 8 (6+, 2-) G(X,Vento) = 0.94 – [(8*0.811) + (6*1.0)] /14 = 0.048 Fraco Forte
24. ID3 ID3(Exemplos, Atributo-Alvo, Atributos) Criar a raíz Se p+ = 1: raíz = + Se p- = 1: raíz = - Se Atributos = Ø, raíz = valor mais comum do alvo em exemplos A <- Atributo que melhor classifica os exemplos de acordo com o ganho de informação Raíz = A Para cada valor (v) possível de A: Adicionar novo ramo A = v Exemplosv = Conjunto de exemplos em que A=v Se Exemplosv = Ø: adicionar ramo com valor mais comum do alvo em Exemplosv senão ramo = ID3(Exemplosv, Atributo-Alvo, Atributos – {A})
25. C4.5/C5.0 Semelhante ao ID3, mas … Atributos contínuos: cria uma série de classes para um atributo contínuo dividindo o seu domínio em partes [Quinlan, 96] Permite a utilização quando há valores em falta: não são usados no cálculo da entropia. Permite que os atributos tenham custos diferentes. Remoção (a posteriori) de nós que não são úteis. [Quinlan, 96] J. R. Quinlan. Improved use of continuous attributes in c4.5. Journal of Artificial Intelligence Research, 4:77-90, 1996.
26. Aprendizagem Competitiva *CompetitiveLearning[RumelhartandZipser 85] Criar N representantes ao acaso Para cada exemplo: Calcular o representante mais próximo “Aproximar” o representante do exemplo (só um pouco) Enquanto os representantes “mudarem muito de posição” do início para o fim da “época”, voltar ao ponto 2 (ou número fixo de épocas). *Termo usado para designar um sub-grupo dos algoritmos de aprendizagem não-supervisionada, este em particular é uma versão iterativa do algoritmo de Lloyd (também conhecido como K-Means, um dos mais comuns nesta área).
27. Aprendizagem Competitiva Seja X = {x1, x2, x3, … xn} o conjunto de exemplos E c1, c2, … cm (n >> m) os representantes (inicializados aleatoriamente) Para cada exemplo (xi): Calcular distância (1) Seleccionar o centro mais próximo: ck (2) Aproximar ck de xi (3) Enquanto mudar (4)
28. Aprendizagem Competitiva (1)* distância (2) mais próximo (3) aproximar (4) paragem * Podem ser usadas outras medidas de distância (por exemplo nº de atributos diferentes)
29. Mapas Topológicos, Self-Organizing Maps [Kohonen 90] Semelhante à aprendizagem competitiva, mas: Cada classe tem um conjunto de vizinhos, Os vizinhos são alterados progressivamente menos de acordo com a distância
32. K-Means[Loyd 57] Parte de um conjunto de entrada X = {x1, x2, x3, … xn} Distribui aleatoriamente N representantes, cada xi “pertence” ao conjunto associado ao representante mais próximo Actualiza as posições de todos os representantes para o centro do conjunto que representam Redistribui os exemplos de modo a que cada xi “pertence” ao conjunto associado ao representante mais próximo Volta ao passo 3 até estabilizar os conjuntos / representantes * De facto é um caso particular de um algoritmo mais geral chamado EM (ExpectationMaximization)
33. Análise de componentes principais (Principal ComponentsAnalysis) Encontrar o sub-espaço, de dimensão menor que maximiza a variância dos dados
34. Análise de componentes principais Substituição de 2 dimensões por uma combinação linear de ambas (dados a 1 dimensão)
35. Análise de componentes principais Calculando a os valores próprios da matriz de covariância e seleccionando a base com os maiores valores próprios associados (para conjuntos grandes: demorado e sujeito a problemas de arredondamentos) ... ou por métodos iterativos
36. Classificação não-supervisionada Dendrograma (dendro = árvore) Dados Distância proporcional ao número de atributos diferentes 6 classes 4 classes 3 classes 2 classes Imagens: Dendrogram. (2008, August 19). In Wikipedia, The Free Encyclopedia. Retrieved 12:30, September 16, 2008, from http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Dendrogram&oldid=232979561
37. Classificação por agrupamento Single link: distância entre conjuntos é a menor das distâncias entre os elementos Complete link: distância entre conjuntos é a maior das distâncias entre os seus elementos CobWeb [Fisher 87] – Utilidade de categoria
38. COBWEB [Fisher 87] Conjuntos com atributos discretos Para cada novo exemplo (ponto) pode: Inserir numa classe existente(simula inserção em todas e calcula a utilidade); Criar uma nova classe(simula a criação de uma nova classe apenas com o novo exemplo); Combinar duas classes(simula a combinação das duas classes com maior utilidade para o novo exemplo); Dividir uma classe(simula retirar o nó imediatamente acima do ponto de inserção do novo exemplo); Baseado na Utilidade de Categoria, (aumento do número de atributos que pode ser previsto para os elementos de cada classe).
39. COBWEB [Fisher 87] Utilidade de Categoria Cada atributo (i), todos os valores possíveis (j) Todas as categorias (l) Utilidade diminui com o aumento do número de classes
40. Utilização Aprendizagem Não Supervisionada: procura de padrões em dados sem etiquetas; No Pré-processamento de dados: É (quase) sempre necessário/útil Aprendizagem Competitiva: Raramente usada, mas é base de outros algoritmos; Mapas Topológicos: Quando há relações entre as classes; K-Means: Quando sabemos distribuições que geraram dos dados; PCA: Redução da dimensão dos dados, perdendo o mínimo de informação possível; Conceptual Clustering (CobWeb e outros): Quando o conceito a gerar e as relações entre aglomerados são fundamentais na análise e a semelhança entre padrões obedece a regras complexas.
41. (Mitchell 97) Tom Mitchell, "MachineLearning", McGrawHill, 1997, capítulos 2, 3 e 8 R. Duda and P. Hart. Pattern Classification and Scene Analysis. Wiley & Sons, Inc, 1973. "Self-Organizing Maps and Learning Vector Quantization for Feature Sequences", P. Somervuo and T. Kohonen, Neural Processing Letters, 10(2), 1999, pp. 151-159. J.R. Quinlan, Induction of Decision Trees, Machine Learning, vol. 1, no. 1, pp. 81-106, 1986. Giorgio Ingargiola, Building Classification Models: ID3 and C4.5, Computer and Information Science Department, Temple University, Philadelphia. Referências-base 35 AA/ML, Luís Nunes, DCTI/ISCTE
42. Referências Some Competitive Learning Methods, Bernd Fritzke, Systems Biophysics Institute for Neural Computation, Ruhr-Universität Bochum, April 5, 1997 Hinton, G. E. and Salakhutdinov, R. R Reducing the dimensionality of data with neural networks. Science, Vol. 313. no. 5786, pp. 504 - 507, 28 July 2006. S. Lloyd, Last square quantization in PCM’s. Bell Telephone Laboratories Paper (1957). Published in journal much later: S. P. Lloyd. Least squares quantization in PCM. Special issue on quantization, IEEE Trans. Inform. Theory, 28:129–137, 1982. WEBSOM Publications Bilmes, J. A Gentle Tutorial on the EM Algorithm and its Application to Parameter Estimation for Gaussian Mixture and Hidden Markov Models. Technical Report, University of Berkeley, ICSI-TR-97-021, 1997. http://citeseer.ist.psu.edu/bilmes98gentle.ht [Rumelhart and Zipser 86] Feature discovery by competitive learning, in Mit Press Computational Models Of Cognition And Perception Series, Parallel distributed processing: explorations in the microstructure of cognition, vol. 1: foundations, pp.151 – 193, (1986), ISBN:0-262-68053-X Authors D. E. RumelhartD. Zipser, Pub. MIT Press Cambridge, MA, USA Jonathon Shlens, A Tutorial on Principal Component Analysis, Systems Neurobiology Laboratory, Salk Insitute for Biological Studies, 2005
43. Próximas aulas Semana 6 (19 a 23-Out) Pesquisa bibliográfica Proposta(s) de tema(s) para o TF (por mail para Luís.Nunes@iscte.pt) Semana 7 (26 a 30-Out) 26-Out: Discussão de propostas com cada grupo (durante a aula) Decisão final sobre o tema e preparação da apresentação Semana 8 e 9 (aulas de 2 e 9-Nov) Apresentações de propostas (máximo de 10 minutos / 10 slides), que deve incluir: Definição do enquadramento e objectivo do trabalho (introdução) Explicação sucinta do que já leu sobre o tema (enquadramento) Explicação da abordagem ao tema (plano) Enumeração, tão precisa quanto possível dos resultados esperados (objectivo) Breve discussão / apreciação da proposta
44. Artigos sobre o tema que escolheu para o seu Trabalho Final (ver bibliografia de AA) A ler para a próxima aula 38 AA/ML, Luís Nunes, DCTI/ISCTE
45. Aprendizagem Supervisionada LVQ K-NN ID3: Entropia e ganho de informação Aprendizagem Não Supervisionada Aprendizagem Competitiva Mapas Topológicos Cobweb Sumário 39 AA/ML, Luís Nunes, DCTI/ISCTE
46. Termo de momento (momentum) Duas vezes na mesma direcção, acelera, Em direcções contrárias, trava (ou não é usado). Valor típico: 0.8 Aceleração de ANN
47. A mesma taxa de aprendizagem para todos os pesos faz com que se mova com a mesma “velocidade” em todas as direcções Solução: taxas de aprendizagem diferentes para cada peso Aceleração de ANN
49. Técnica dos passos-adaptativos Adaptive Learning Rates F. M. Silva and L. B. Almeida, "Acceleration Techniques for the Backpropagation Algorithm", in L. B. Almeida and C. J. Wellekens (eds.), Neural Networks, Springer-Verlag, 1990. Aceleração de ANN