Estudos das implicações do teorema de Bayes na computação natural

Autores

  • Vinicius Alexandre de Oliveira Zevarex
  • Carlos Henrique da Silva Santos

Palavras-chave:

Teorema de Bayes. Aprendizado de Máquina. Classificação. Redes Neurais Artificiais.

Resumo

Aprendizado de Máquina é um ramo da Inteligência Artificial, cujo principal objetivo é desenvolver sistemas que adquiriram conhecimentos automaticamente e os utilizem na resolução de problemas de classificação. Para tal, essa área demanda conhecimentos em matemática e estatística. Este artigo apresenta resultados dos estudos de duas técnicas de aprendizado de máquina, Naive Bayes e Redes Neurais Artificiais(RNA), expondo um levantamento bibliográfico sobre cada uma e testes com o algoritmo Naive Bayes para classificação de idiomas de textos e com um RNA treinada  com dados de algoritmos de otimização.

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Biografia do Autor

Vinicius Alexandre de Oliveira Zevarex

Aluno do Curso Técnico em Informática Integrado ao Ensino médio. Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo - Campus Itapetininga. http://lattes.cnpq.br/3467313059899689

Carlos Henrique da Silva Santos

Professor do curso Técnico em Informática Integrado ao Ensino Médio. IFSP - Câmpus Itapetininga.  http://lattes.cnpq.br/2704773293662530

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Arquivos adicionais

Publicado

2020-10-19

Como Citar

Alexandre de Oliveira Zevarex, V., & Henrique da Silva Santos, C. (2020). Estudos das implicações do teorema de Bayes na computação natural. Revista Brasileira De Iniciação Científica, 7(5), 58–79. Recuperado de https://periodicoscientificos.itp.ifsp.edu.br/index.php/rbic/article/view/376

Edição

Seção

Artigos