1. Identity statement | |
Reference Type | Journal Article |
Site | plutao.sid.inpe.br |
Holder Code | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identifier | J8LNKAN8RW/3E7UR2F |
Repository | dpi.inpe.br/plutao/2013/05.31.19.25.16 |
Last Update | 2013:07.15.14.03.11 (UTC) administrator |
Metadata Repository | dpi.inpe.br/plutao/2013/05.31.19.25.17 |
Metadata Last Update | 2018:06.04.23.39.09 (UTC) administrator |
ISSN | 0103-4308 |
Label | lattes: 8201805132981288 1 NegriSantDutr:2013:ApMoAp |
Citation Key | NegriSantDutr:2013:ApMoAp |
Title | Aplicação de Modelos de Aprendizado Semissupervisionado na Classificação de Imagens de Sensoriamento Remoto |
Year | 2013 |
Access Date | 2024, May 19 |
Type of Work | journal article |
Secondary Type | PRE PN |
Number of Files | 1 |
Size | 2003 KiB |
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2. Context | |
Author | 1 Negri, Rogério Galante 2 Sant'Anna, Sidinei João Siqueira 3 Dutra, Luciano Vieira |
Resume Identifier | 1 2 3 8JMKD3MGP5W/3C9JHMA |
Group | 1 CAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR 2 3 DPI-OBT-INPE-MCTI-GOV-BR |
Affiliation | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Author e-Mail Address | 1 rogerio@dpi.inpe.br 2 3 dutra@dpi.inpe.br |
e-Mail Address | rogerio@dpi.inpe.br |
Journal | Revista de Informática Teórica e Aplicada |
Volume | 20 |
Number | 2 |
Pages | 32-54 |
History (UTC) | 2013-05-31 21:38:07 :: lattes -> administrator :: 2013 2018-06-04 23:39:09 :: administrator -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2013 |
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3. Content and structure | |
Is the master or a copy? | is the master |
Content Stage | completed |
Transferable | 1 |
Content Type | External Contribution |
Version Type | publisher |
Keywords | Aprendizado Semissupervisionado Classificação de Imagens Sensoriamento Remoto |
Abstract | Nas mais diversas aplicações, a escassez de informação para o devido treinamento e utilização de métodos de Aprendizado de Máquina supervisionado é um problema persistente. Este fato motivou o desenvolvimento do paradigma de aprendizado semissupervisionado, que pode ser entendido como uma combinação de conceitos dos paradigmas supervisionado e não supervisionado. A maneira como o aprendizado é conduzido permite organizar os métodos semissupervisonados em diferentes modelos. Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre diferentes modelos de aprendizado semissupervisionado. É também proposta uma versão semissupervisonada do método SVM, o qual alcançou melhor desempenho nas comparações realizadas. ABSTRACT: In many applications, the dearth of information to a proper training and use of supervised Machine Learning methods is a persistent problem. This fact led to the development of the semi-supervised learning paradigm. This paradigm can be understood as a combination of concepts of unsupervised and supervised paradigms. The way how the learning is conducted allows to organize the semi-supervised methods in different models. This paper presents a comparative study between different semisupervised learning models. It is also proposed a semi-supervised version of SVM, which achieved better performance in the comparisons made. |
Area | SRE |
Arrangement 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDPI > Aplicação de Modelos... |
Arrangement 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Aplicação de Modelos... |
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update | |
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