Atenção: Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada.
Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Sisko, Valentin | - |
Autor(es): dc.contributor | Sisko, Valentin | - |
Autor(es): dc.contributor | Santos, Hugo Henrique Kegler dos | - |
Autor(es): dc.contributor | Yaginuma, Karina Yuriko | - |
Autor(es): dc.contributor | Sanfins, Marco Aurélio dos Santos | - |
Autor(es): dc.contributor | Santos, Hugo Henrique Kegler dos | - |
Autor(es): dc.contributor | Sisko, Valentin | - |
Autor(es): dc.contributor | Santos, Hugo H. K. dos | - |
Autor(es): dc.creator | Tácora Amasifuen, Francisco Sebastian | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:27:01Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:27:01Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-07-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-07-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://app.uff.br/riuff/handle/1/25905 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/750527 | - |
Descrição: dc.description | O MNIST é uma grande coleção de imagens de dígitos manuscritos normalmente usada para treitar vários sistemas de processamento de imagens. Na área de aprendizado de máquinas, as bases de imagens de dígitos manuscritos veem sendo muito empregadas, principalmente, para um estudo inicial dessa área e testar o desempenho dos algoritmos. Neste trabalho estuda-se o método Máquinas de Vetor de Suporte tanto para a classicação binária quanto para a classicação múltipla. Este método é aplicado para reconhecimento de padrões na base de dados MNIST. | - |
Descrição: dc.description | 41 p. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Niterói | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Máquina de Vetor Suporte | - |
Palavras-chave: dc.subject | Hiperplano Ótimo | - |
Palavras-chave: dc.subject | Otimização quadrática convexa | - |
Palavras-chave: dc.subject | Classificação Binária | - |
Palavras-chave: dc.subject | Classificação Múltipla | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado de máquina | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
Título: dc.title | Uso de aprendizado de máquinas para reconhecimento de padrões | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: