Estudos das implicações do teorema de Bayes na computação natural

Vinicius Alexandre de Oliveira Zevarex, Carlos Henrique da Silva Santos

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.

Palavras-chave


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

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Revista Brasileira de Iniciação Científica, Itapetininga, SP, Brasil, ISSN: 2359-232X

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