Aplicação de aprendizagem por reforço para um modelo bayesiano de consciência situacional

DSpace Repository

A- A A+

Aplicação de aprendizagem por reforço para um modelo bayesiano de consciência situacional

Show simple item record

dc.contributor Universidade Federal de Santa Catarina pt_BR
dc.contributor.advisor Santos, Elder Rizzon
dc.contributor.author Pereira, Rodolfo Lottin
dc.date.accessioned 2017-12-13T20:38:29Z
dc.date.available 2017-12-13T20:38:29Z
dc.date.issued 2017-11-17
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/182196
dc.description TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Sistemas de Informação. pt_BR
dc.description.abstract Redes Bayesianas são modelos gráficos para raciocinar e representar um conhecimento sobre um meio incerto. Seus nós representam as variáveis, discretas ou contínuas, e os arcos são conexões diretas entre elas. São aplicáveis em diversos tipos de problemas, como: diagnósticos de doenças, aquisição de conhecimento em sistemas especialistas e até relações de causas em no disparo de um alarme. Tendo uma forte ligação com as redes neurais artificiais está o surgimento da área denominada aprendizagem de máquina, trazendo consigo novas pesquisas em métodos de aprendizagem automática: por exemplos, indução, reconhecimento de padrões, similaridade ou por reforço. Esses métodos podem ser aplicados em previsão de caracteres manuscritos, preços de casas, significados de palavras, assim como na aprendizagem de redes bayesianas. A enorme quantidade de acidentes que acontecem com pedestres trafegando próximos de vias urbanas está associada ao uso excessivo de dispositivos móveis, por acarretar na falta de consciência em relação ao meio. Tendo isso em mente, o projeto ``Road Awareness'' propõe um modelo de consciência situacional de usuários de smartphones próximo a vias urbanas, a fim de contruibuir com a diminuição da incidência desses acontecimentos. Com o objetivo de contribuir com o projeto, foi implementado e aplicado um algoritmo de aprendizagem por reforço na aprendizagem dos parâmetros do modelo em questão, a rede Bayesiana. O modelo foi implementado e testado, concluindo-se que o mesmo serve como uma maneira de se aplicar o reforço em um sistema especialista. pt_BR
dc.description.abstract Bayesian networks are graphical models to reason and represent a knowledge about an uncertain environment. Their nodes represent as variables, discrete or continuous, and the arcs are direct connections between them. They are applicable in in several problems, such as: diagnoses of diseases, acquisition of knowledge in expert systems and even causes relationships in the triggering of an alarm. The emergence of the area known as machine learning is strongly linked to advances in artificial neural networks, bringing new research into automatic learning methods, such as: induction, pattern recognition, similarity, or reinforcement. These methods can be applied in prediction of handwritten characters, house prices, word meanings, as well as in learning of Bayesian networks. The huge amount of accidents that occur with pedestrians traveling near urban roads is associated with the excessive use of mobile devices, as it causes a lack of awareness of the environment. With this in mind, the Road Awareness project proposes a situational awareness model of smartphone users near urban roads, to build up with the decrease in the incidence of these events. To contribute to the project, an algorithm of reinforcement learning was implemented and applied in the parameter learning of the present model, a Bayesian network. The model was implemented and tested, concluding that it serves as a way to apply the reinforcement in a specialized system. pt_BR
dc.format.extent 121 f. pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Florianópolis, SC pt_BR
dc.subject Inteligência Artificial pt_BR
dc.subject Aprendizagem de Máquina pt_BR
dc.subject Aprendizagem por Reforço pt_BR
dc.subject Redes Bayesianas pt_BR
dc.title Aplicação de aprendizagem por reforço para um modelo bayesiano de consciência situacional pt_BR
dc.type TCCgrad pt_BR


Files in this item

Files Size Format View Description
TCC - VERSÃO FINAL.pdf 3.735Mb PDF View/Open TCC

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Browse

My Account

Statistics

Compartilhar