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Coleção Digital
Título: COMPUTATIONAL INTELLIGENCE APLPLIED IN THE FIELD OF MACHINE LEARNING Autor: IVO LIMA BRASIL JUNIOR
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 7293
Catalogação: 18/10/2005 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7293@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7293@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7293
Resumo:
Título: COMPUTATIONAL INTELLIGENCE APLPLIED IN THE FIELD OF MACHINE LEARNING Autor: IVO LIMA BRASIL JUNIOR
Nº do Conteudo: 7293
Catalogação: 18/10/2005 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7293@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7293@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7293
Resumo:
This work investigates the application and performance of
the Computational intelligence technics in the field of
Machine Learning. In particular, was investigated the
application of intelligent systems (Neural Networks,
genetic Algorithms and fuzzy Logic) in the development of
algorithms that codify inductive mechanisms in Machine
Learning.
This work was developed in two main steps: a
research of Machine Learning bibliography, and the
development of three intelligent systems: neural Networks
applied to the game of backgammon, Genetic Algorithms in
the evolution of an autonomous robot control system, and
fuzzy Logic applied to robot control.
The bibliography research involved looking for
technical literature about Machine Learning and
Computational Intelligence. Were used in this research
books specialized in the area, and technical papers about
the themes treated in this dissertation.
The modeling of the backgammon learning algorithm,
based on Neural Networks, was implemented using a
reinforcement learning method known as TD(l), which
operate by the principle of trial and error, giving a
reward for actions that brings a good result. The game of
backgammon was chosen because of its huge number of
possible situations that can be faced during the game, due
to estocastic factor (dice) attached to the game, making a
traditional approach very difficult, if not even
inefficient.
The evolution of the autonomous robot control
system using Genetic Algorithms is inspired in the
evolution of a behavior pattern of behavior to deal with
the faced at each moment, in order to achieve a goal in an
optimal or sub-optimal way.
The robot control system using Fuzzy Logic
demonstrates the potential of this technic to control
problems, codifying through fuzzy rules, which are similar
to the human way to in its environment.
The results presented demonstrate the potential of
the Computational Intelligence technics, inspired in
biology and nature, in the field of Machine Learning,
showing through the examples implemented the knowledge
acquisition capacity by experience, using inductive
mechanisms instead of programming specific solutions for
the problems presented
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