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O algoritmo quasi (AQ) é uma poderosa metodologia de aprendizagem automática que tem por objetivo aprender regras de decisão simbólicas a partir de um conjunto de exemplos e contra-exemplos. Foi proposto pela primeira vez no final dos anos 60 para resolver o problema da satisfatibilidade da função booleana e aperfeiçoado na década seguinte para resolver o problema da cobertura geral. Nas suas mais recentes implementações, é uma metodologia poderosa, mas ainda pouco explorada, para a classificação simbólica da aprendizagem automática. O livro introduz os principais conceitos da metodologia AQ e descreve a AQ para o diagnóstico de doenças zoonóticas, uma implementação adaptada da metodologia AQ para resolver o problema da deteção de doenças zoonóticas utilizando uma série de parâmetros e sintomas.