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Resolução de problemas de aprendizado supervisionado com deep learning com vistas à aplicação em sistemas de energia

dc.contributor.advisor1MENESES, Anderson Alvarenga de Moura
dc.date.accessioned2024-03-19T13:20:13Z
dc.date.available2024-03-19T13:20:13Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.citationMOURA, Mauro Sérgio dos Santos. Resolução de problemas de aprendizado supervisionado com deep learning com vistas à aplicação em sistemas de energia. Orientador: Anderson Alvarenga de Moura Meneses. 2019. 11 p. Trabalho de Conclusão de Curso – Relatório (Bacharelado Interdisciplinar em Ciência e Tecnologia) - Instituto de Engenharia e Geociências, Universidade Federal do Oeste do Pará, 2019. Disponível em: https://repositorio.ufopa.edu.br/jspui/handle/123456789/1549. Acesso em: .pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufopa.edu.br/jspui/handle/123456789/1549
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Oeste do Parápt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.sourcePDFpt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectRedes neurais artificiaispt_BR
dc.titleResolução de problemas de aprendizado supervisionado com deep learning com vistas à aplicação em sistemas de energiapt_BR
dc.typeReportpt_BR
dc.description.resumoO objetivo geral do projeto foi determinar quais, dentre as arquiteturas de RNAS profundas testadas, são as melhores para a classificação de dados dos datasets Wine e Energy Efficiencypt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programNot applicablept_BR
dc.publisher.initialsUFOPApt_BR
dc.creatorMOURA, Mauro Sérgio dos Santos
dc.publisher.departmentInstituto de Engenharia e Geociênciaspt_BR


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