Método do gradiente estocástico para otimização de funções separáveis em aprendizagem de máquina

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorSiqueira, Abel Soares, 1986--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Graduação em Matemática-
Autor(es): dc.creatorSilva, Rogério Otavio Mainardes da-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T13:37:33Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T13:37:33Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-01-22-
Data de envio: dc.date.issued2024-01-22-
Data de envio: dc.date.issued2020-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/86192-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/86192-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Abel Soares Siqueira-
Descrição: dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Graduação em Matemática-
Descrição: dc.descriptionInclui referências-
Descrição: dc.descriptionResumo : Neste trabalho estudamos e implementamos os algoritmos do Gradiente Descendente e Gradiente Estocástico com mini-batch, algoritmos clássicos do contexto da Aprendizagem de Máquina implementados aqui em um pacote de linguagem Julia para a resolução de problemas de Regressão Linear e Logística. Apresentamos os conceitos e definições básicas da Aprendizagem de Máquina e a formulação dos problemas de Regressão Linear e Logística. Para a resolução destes problemas, são introduzidos conceitos de otimização e a construção dos algoritmos com seus devidos embasamentos teóricos. Além disso, são apontados os detalhes e particularidades da implementação do algoritmo, com suas motivações e testes de funcionalidade-
Formato: dc.format1 recurso online : PDF.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Palavras-chave: dc.subjectInteligência artificial-
Palavras-chave: dc.subjectAprendizado do computador-
Palavras-chave: dc.subjectAlgorítmos de computador-
Palavras-chave: dc.subjectOtimização matemática-
Palavras-chave: dc.subjectJulia (Linguagem de programação de computador)-
Título: dc.titleMétodo do gradiente estocástico para otimização de funções separáveis em aprendizagem de máquina-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo

Não existem arquivos associados a este item.