| Processo: | 11/14602-7 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado Direto |
| Data de Início da vigência: | 01 de novembro de 2011 |
| Data de Término da vigência: | 30 de junho de 2016 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho |
| Beneficiário: | Luís Paulo Faina Garcia |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Bolsa(s) vinculada(s): | 15/00741-6 - Metaheurísticas para a identificação de ruído de classe em problemas de classificação, BE.EP.DD 13/20983-9 - Medidas de complexidade para a identificação de ruído em problemas de classificação, BE.EP.DD |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Mineração de dados Pré-processamento de dados Ruído Algoritmos genéticos |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | Limpeza de Dados | Mineração de Dados | pré-processamento | Aprendizado de Máquina |
Resumo Dados coletados diretamente de sistemas de armazenamento frequentemente apresentam altas taxas de ruídos, por consequência de fatores internos e externos. Esses dados ruidosos, quando utilizados na indução de classificadores por técnicas de aprendizado de máquina, aumentam a complexidade da hipótese obtida, bem como seu tempo de indução, além de poder piorar sua acurácia preditiva. Neste trabalho, duas linhas de pesquisa de eliminação de ruídos são investigadas: ruídos de classe e ruídos de atributos preditivos. Como suporte a investigação são abordados métodos como remoção, reclassificação e imputação de valores além do uso de técnicas como aprendizado de máquina e algoritmos genéticos. (AU) | |
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