An Evaluation Environment for Unsupervised ML Approaches

• Grant number: 23/00400-0
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training
• Start date: February 01, 2023
• End date: March 31, 2024
• Field of knowledge: Physical Sciences and Mathematics - Computer Science - Computer Systems
• Agreement: MCTI/MC
• Principal Investigator: Marcelo Caggiani Luizelli
• Grantee: Erick Oliveira dos Santos da Silva
• Host Institution: Universidade Federal do Pampa (UNIPAMPA). Campus Alegrete. Alegrete , SP, Brazil
• Associated research grant: 21/06981-0 - Spinner: Towards Efficient Orchestration of Intelligence in Programmable Data Planes, AP.R

Abstract

Na direção de fornecer um plano de dados autônomo e inteligente, o projeto de pesquisa propõe o primeiro esforço a para implementar, operar abordagens e ML não supervisionadas em planos de dados programáveis. Tais mecanismos permitirão, em um futuro próximo, o desenvolvimento e a operação de aplicações de domínio específico para os planos de dados, permitindo que essas sejam treinadas para as mais variadas finalidades. Este plano de trabalho visa contribuir com o desenvolvimento do projeto no tocante à modelagem analítica para otimização da operaçãode ML não supervisionado em infraestruturas programáveis. O plano de trabalho contempla o desenvolvimento (isto é, análise, projeto, implementação) e avaliação (funcional e desempenho) de algoritmos eficientes e escaláveis para problemas de ML não supervisionados difíceis (por exemplo, problemas de agrupamento).