Aprendizado de máquina avançado

• Processo: 16/18615-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Parceria para Inovação Tecnológica - PITE
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2017
• Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2020
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Acordo de Cooperação: IBM Brasil
• Pesquisador responsável: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
• Beneficiário: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Município da Instituição Sede: São Carlos
• Empresa: IBM Brasil - Indústria, Máquinas e Serviços Ltda
• Município da Empresa: Rio de Janeiro
• Pesquisadores associados: Ana Carolina Lorena ; Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista ; Moacir Antonelli Ponti ; Paula Costa Castro ; Renato Tinós ; Ricardo Cerri
• Assunto(s): Sistemas de informação Aprendizado computacional Mineração de dados Fluxo de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | fluxos contínuos de dados | Meta-Aprendizado | Mineração de Dados | Mineração de dados

Resumo

Sem percebermos, estamos usando tecnologias baseadas em algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM) em um número crescente de nossas atividades diárias. O uso do ML tem feito várias atividades rotineiras e de riscos e mais seguras, mais confiáveis e mais precisas. Apesar dessas contribuições, novas demandas exigem o desenvolvimento de novos algoritmos de AM, ou utilização desses algoritmos de maneiras diferentes e inovadoras. Duas demandas atuais importantes são tratar com eficiência os dados que chegam em fluxos contínuos, onde novidades podem aparecer e conceitos podem mudar, e como melhorar o uso dos algoritmos de ML mais adequados, além de valores mais apropriados para os Hyper-parâmetros dos algoritmos selecionados para uma nova tarefa. Este projeto irá pesquisar novas abordagens para lidar eficientemente com essas demandas. (AU)

Publicações científicas

(19)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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