Aprendizado por Transferência para Aplicações Orientadas a Usuário: Uma Experiência em Língua de Sinais

Abstract

Resumo-Um grande desafio atualé a interpretação automatizada de gestos relacionadosà comunicação em Línguas de Sinais. Nesse contexto, a execução dos gestos assume um caráter de grande variabilidade, o que o diferencia daqueles onde os gestos de interesse são simples, como no caso de automação de "casas inteligentes" ou jogos de computadores. Devido a essa complexidade, para indução de modelos de reconhecimento de gestos com grande variabilidade de execução, são necessários conjuntos de dados rotulados provenientes de diferentes pessoas executando os gestos.É fato que este tipo de aquisição e rotulação de dadoś e uma tarefa difícil, então, este trabalho apresenta um estudo sobre uma estratégia para minimizar este problema. Com o uso dos algoritmos Multilayer Perceptron (aprendizado supervisionado) e TrAdaBoost (aprendizado por transferência), este artigo discute uma abordagem para construção de aplicações orientadasà usuário, melhorando o reconhecimento de gestos provenientes de novos usuários.

Comparative Analysis of Convolutional Neural Networks Applied in the Detection of Pneumonia Through X-Ray Images of Children

“…In this manner, it is possible to improve the learning process and reduce False Positive and False Negative errors, generating an ideal model for classifying x-ray images. Techniques, such as transfer learning [35], can be used to assist in the classification of x-ray images with pneumonia using pre-trained weights, as well as for other types of diseases, such as bone cancer, breast cancer, tumors, and so on.…”