Departamento de Informática (UM)

Sistemas Baseados em Semelhança

15235 [MC25MC2503006147]

Mestrado em Matemática e Computação [MMC]

S1

César Analide Freitas Silva Costa Rodrigues

Objetivos

O objetivo de aprendizagem [A] relaciona-se com o ponto (1) do programa, onde se evidenciam os principais conceitos a abordar na UC.

O objetivo [B] está relacionado com os pontos (2), (3) e (4) do programa, por se dedicarem a explorar com maior detalhe e profundidade os temas da UC.
Os objetivos [C] e [D] são cobertos pela globalidade do programa, embora com maior propriedade nos pontos (2) a (5).
O ponto (6) do programa também está relacionado com o objetivo [A], apesar de este relacionamento se estabelecer numa perspetiva de futuras tendências que se enquadrarão na área temática da UC.

Programa

1. Sistemas de Aprendizagem e Computação Natural.
2. Raciocínio Baseado em Casos.
3. Segmentação.
4. Árvores de Decisão.
5. Ferramentas e aplicações: ferramentas de desenvolvimento; aplicação a problemas reais.
6. Tendências futuras e conclusões.

Bibliografia

Aamodt A., Plaza E., "Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approaches", in AI Communications, Vol. 7, Nº 1, pages 39-59, 1994.

Quinlan, J. R., "Induction of Decision Trees", Machine Learning 1: 81-106, Kluwer Academic Publishers, 1986.

Kaufman, L., and Rousseeuw, P. J., "Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis", Wiley Series in Probability and Statistics, John Wiley & Sons, Inc., 2008.

Resultados da aprendizagem

[A] Relacionar conceitos avançados e conhecimento específico das áreas da Aprendizagem Automática e da Computação Natural, com respeito a problemas baseados em cálculos de similaridade.
[B] Desenhar metodologias para a solução de problemas com recurso a sistemas de Raciocínio Baseado em Casos, modelos e algoritmos de Segmentação e modelos de Árvores de Decisão.
[C] Discutir dados experimentais, com base na respetiva análise.
[D] Propor estratégias e soluções de problemas no âmbito de sistemas baseados no cálculo de semelhança.

Método de avaliação

A metodologia de avaliação da UC é composta por dois instrumentos de avaliação:

a. prova periódica, de cariz individual
b. trabalho prático de avaliação contínua, de desenvolvimento em grupo.

A classificação final da UC resultará da média ponderada dos dois instrumentos, com fatores de ponderação entre 1/3 e 2/3. Para o instrumento (b), de índole prática, será definida a classificação mínima de 10 (dez) valores. No que respeita a (a), estabelecer-se-á classificação mínima congruente com a decisão quanto aos fatores de ponderação definidos para o cálculo da classificação final da UC.

Funcionamento

Turno: T 1; Docente: César Analide Freitas Silva Costa Rodrigues; Dep.: DI; Horas: 0.
Turno: PL 1; Docente: Bruno Filipe Martins Fernandes; Dep.: DI; Horas: 0.