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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Bugatti, Pedro Henrique | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/2177467029991118 | - |
Autor(es): dc.contributor | Paschoal, Alexandre Rossi | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/5834088144837137 | - |
Autor(es): dc.contributor | Silva, Marcelo Ponciano da | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/5460455448058206 | - |
Autor(es): dc.contributor | Bugatti, Pedro Henrique | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/2177467029991118 | - |
Autor(es): dc.creator | Bassani, Cristiano Neia de Oliveira | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T12:29:55Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T12:29:55Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-02-15 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-02-15 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-08-16 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30599 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1096464 | - |
Descrição: dc.description | Among the many difficulties observed within related areas of computational intelligence, some stand out due to their similarity of occurrence in the vast majority of cases. Within this area, and specifically within the training process of machine learning algorithms, a recurrent obstacle is obtaining adequate ones to carry out the training of algorithms, as well as the time and costly expense of manual rotation. Thus, in order to mitigate this problem, it is proposed the use of semi-supervised machine learning techniques applied to the context of changing domains in images linked to convolutional neural networks. For that, we used two semisupervised strategies (self-training and co-training), as well as the use of three public image datasets. In short, the contributions of the present work are presented as the development of different architectures of Semi-Supervised machine learning, the application of Fine-Tuning and classification of bases on different domains, the computational gains from the use of SemiSupervised, the applicability of the Transfer Learning process within Machine Learning and finally, the results obtained from the evaluation metrics applied to the different datasets used. | - |
Descrição: dc.description | Dentre as muitas dificuldades observadas dentro de áreas afins da inteligência computacional, algumas se sobressaem devido a sua similaridade de ocorrência na grande maioria dos casos. Dentro desta área, e em específico dentro do processo de treinamentos de algoritmos de aprendizagem de maquina, um empecilho recorrente e a obtenção de amostras suficientes para realizar o treinamento dos algoritmos, bem como o gasto temporal e custoso de rotulação manual de amostras. Assim, com o intuito de mitigar tal problema, se propõe o uso de técnicas de aprendizado de máquina semi-supervisionado aplicado ao contexto de mudança de domínios em imagens atrelado a redes neurais convolucionais. Para tanto, foram realizados experimentos utilizando duas abordagens semi-supervisionadas (Self-Training e Co-Training) em conjunto redes neurais por convolução. Além disso, os experimentos foram realizados em 3 conjuntos de imagens públicos. Em suma, as contribuições do presente trabalho se apresentam como o desenvolvimento de diferentes arquiteturas de aprendizagem de maquina Semi- Supervisionada, a aplicação de Fine-Tuning e classificação de bases sobre diferentes domínios os ganhos computacionais provenientes da utilização das técnicas Semi-Supervisionadas, as aplicabilidades do processo de Transfer Learning dentro da Aprendizagem de Maquina e por fim, os resultados obtidos das métricas de avaliação aplicadas sobre os diferentes datasets utilizados. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Cornelio Procopio | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Informática | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Programas de aprendizado | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência computacional | - |
Palavras-chave: dc.subject | Neural networks (Computer science) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Apprenticeship programs | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computational intelligence | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
Palavras-chave: dc.subject | Ciência da Computação | - |
Título: dc.title | Redes neurais convolucionais semi-supervisionadas aplicadas a mudança de domínio. | - |
Título: dc.title | Convolutional neural networks applied to domain switching | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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