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Título: REDUZINDO AS INTERAÇÕES PROFESSOR-ALUNO ENTRE DUAS REDES NEURAIS
Autor: GUSTAVO MADEIRA KRIEGER
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  SERGIO COLCHER - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 45743
Catalogação:  11/10/2019 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=45743@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=45743@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.45743

Resumo:
Propagação de conhecimento é um dos pilares da evolução humana. Nossas descobertas são baseadas em conhecimentos já existentes, construídas em cima deles e então se tornam a fundação para a próxima geração de aprendizado. No ramo de Inteligência Artificial, existe o interesse em replicar esse aspecto da natureza humana em máquinas. Criando um primeiro modelo e treinando ele nos dados originais, outro modelo pode ser criado e aprender a partir dele ao invés de ter que começar todo o processo do zero. Se for comprovado que esse método é confiável, ele vai permitir várias mudanças na forma que nós abordamos machine learning, em que cada inteligência não será um microcosmo independente. Essa relação entre modelos é batizada de relação Professor-Aluno. Esse trabalho descreve o desenvolvimento de dois modelos distintos e suas capacidades de aprender usando a informação dada em um ao outro. Os experimentos apresentados aqui mostram os resultados desse treino e as diferentes metodologias usadas em busca do cenário ótimo em que esse processo de aprendizado é viável para replicação futura.

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