Nas mais diversas aplicacoes, a escassez de informacao para o devido treinamento e utilizacao de metodos de Aprendizado de Maquina supervisionado e um problema persistente. Este fato motivou o desenvolvimento do paradigma de aprendizado semissupervisionado, que pode ser entendido como uma combinacao de conceitos dos paradigmas supervisionado e nao supervisionado. A maneira como o aprendizado e conduzido permite organizar os metodos semissupervisonados em diferentes modelos. Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre diferentes modelos de aprendizado semissupervisionado. E tambem proposta uma versao semissupervisonada do metodo SVM, o qual alcancou melhor desempenho nas comparacoes realizadas.
['Rogério Galante Negri', "S.J.S. Sant'Anna", 'Luciano Vieira Dutra']
Aplicação de Modelos de Aprendizado Semissupervisionado na Classificação de Imagens de Sensoriamento Remoto