Protótipo de testes para aprendizagem com classificadores múltiplos

Os classificadores múltiplos são processos que utilizam um conjunto de modelos, cada um deles obtido pela aplicação de um processo de aprendizagem para um problema dado. Combinam vários classificadores individuais, em que para cada um deles são utilizados dados de treino para gerar limites de decisão diferentes. As decisões produzidas pelos classificadores individuais contém erros, que são combinados pelos classificadores múltiplos de forma a reduzir o erro total. Estes têm vindo a ganhar uma crescente importância devido principalmente ao facto de permitirem obter um melhor desempenho quando comparado com o obtido por qualquer um dos modelos que o compõem, principalmente quando as correlações entre os erros cometidos pelos modelos de base são baixos. A investigação nesta área tem crescido, tornando-se uma área de investigação importante. No entanto, para que o desempenho seja melhor do que o desempenho obtido por cada classificador individualmente, é necessário que cada um deles produza uma decisão diferente originando uma diversidade de classificação. Esta diversidade pode ser obtida tanto pela utilização de diferentes conjuntos de dados para o treino individual de cada classificador, como também pela utilização de diferentes parâmetros de formação de diferentes classificadores. Apesar disso, a utilização de classificadores múltiplos para aplicações no mundo real pode apresentar-se como dispendiosa e morosa. Tem-se notado nos dias de hoje que o desenvolvimento web tem vindo a crescer exponencialmente, assim como o uso de bases de dados. Desta forma, combinando a forte utilização da linguagem R para cálculos estatísticos com a crescente utilização das tecnologias web, foi implementado um protótipo que facilitasse a utilização dos classificadores múltiplos, mais precisamente, foi desenvolvida uma aplicação web que permitisse o teste para aprendizagem com classificadores múltiplos, sendo utilizadas as tecnologias PHP, R e MySQL. Com esta aplicação pretende-se que seja possível testar algoritmos independentes do software em que estejam desenvolvidos, não sendo necessariamente escritos em R. Nesta Dissertação foi utilizada a expressão “classificadores múltiplos” por ser a mais comum, apesar de ser redutora e existirem outros termos mais genéricos como por exemplo modelos múltiplos e ensemble learning.

Comportamiento de la mortalidad por la Enfermedad de Parkinson en Chile en el periodo 1990-2009

La Enfermedad de Parkinson ocupa el cuarto lugar dentro de las enfermedades neurodegenerativas en el mundo. El objetivo de este trabajo es describir el comportamiento de las tasas de mortalidad por la Enfermedad de Parkinson en el periodo de 20 años (1990 a 2009) en Chile.

An Examination of Privacy Policies of Global On-line E-pharmacies

This paper investigates the differences in privacy policy functions among 90 online pharmacy websites in nine countries in Europe, Asia and North America. Results from this study show that the majority of websites do have privacy policies, but the level of functional protection of consumers varies widely. Even in those countries where strong privacy laws exist, the level of privacy protection adherence is often very low. Most studies of privacy policy issues have concentrated on websites from developed nations, with few studies of the pharmacy industry. A better understanding of this industry, as well as understanding the differences in privacy policy implementation among developing and developed countries, provides important lessons for both businesses and consumers.

Extraposition in English and Spanish: A comparative study

451 p.

Auto-conceito e qualidade da relação de vinculação em crianças do pré-escolar

Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto Superior de Psicologia Aplicada para obtenção de grau de Mestre na especialidade de Psicologia Educacional.