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Explorando métodos de amostragem em aprendizado

Processo: 06/60294-4
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Programa Primeiros Projetos
Vigência: 01 de maio de 2007 - 30 de junho de 2008
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Convênio/Acordo: CNPq - Programa Primeiros Projetos
Pesquisador responsável:Ronaldo Cristiano Prati
Beneficiário:
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos, SP, Brasil
Assunto(s):Amostragem  Inteligência artificial  Mineração de dados  Aprendizado computacional 

Resumo

Uma suposição dos algoritmos de aprendizado de máquina é que a amostra de exemplos utilizada seja representativa e não viciada da população da qual foi retirada. No entanto, em muitas aplicações práticas essa suposição é violada, uma vez que não se tem um completo controle sobre o processo de aquisição dos dados. Mesmo que as estratégias de amostragem sejam de fundamental importância para a aplicação de algoritmos de aprendizado em problemas do mundo real, a literatura a esse respeito é escassa. Este piano de pesquisa tem como objetivos estudar a interação entre métodos de amostragem a algoritmos de aprendizado. Em linhas gerais, estamos interessados em simular o comportamento de algoritmos de aprendizado em diversas situações nas quais esses algoritmos são utilizados e que requeiram diferentes tipos de amostragem. A partir dessas simulações pretendemos identificar as limitações dos algoritmos de aprendizado em diferentes condições de amostragem e propor novas abordagens para superar essas limitações. (AU)