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Inferência probabilística em sistemas com restrições de tempo e memória.
Ramos, Fabio Tozeto
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Politécnica 2003-06-26
Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.
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Título:
Inferência probabilística em sistemas com restrições de tempo e memória.
Autor:
Ramos, Fabio Tozeto
Orientador:
Cozman, Fabio Gagliardi
Assuntos:
Inferência
;
Inteligência Artificial
;
Probabilidade
;
Artificial Intelligence
;
Inference
;
Probability
Notas:
Dissertação (Mestrado)
Notas Locais:
Programa Engenharia Mecânica
Descrição:
Um dos maiores desafios que os sistemas de Inteligência Artificial têm de enfrentar atualmente é como possibilitar que grandes e complexos modelos de representação do conhecimento possam ser embarcados em dispositivos computacionais com recursos limitados. No presente trabalho este problema é tratado no contexto de modelos probabilísticos em Inteligência Artificial, mais precisamente, redes Bayesianas. Um novo algoritmo, capaz de produzir inferências sob várias restrições de tempo e espaço, é proposto e testado. Caracterizando-se por sua adaptabilidade e pela utilização de métodos de condicionamento, o algoritmo recebe o nome de condicionamento adaptativo. As diversas técnicas empregadas, assim como a possibilidade de produzir inferências associando vários algoritmos diferentes sob sua supervisão, tornam este algoritmo flexível e apto a ser utilizado em sistemas embarcados ou equipamentos com recursos limitados. Resultados experimentais com redes de grande porte são apresentados em gráficos de três dimensões (Qualidade da resposta x Memória x Tempo), indicando seu desempenho com redes reais.
DOI:
10.11606/D.3.2003.tde-04012024-162828
Editor:
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Politécnica
Data de criação/publicação:
2003-06-26
Formato:
Adobe PDF
Idioma:
Português
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