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Métodos de Otimização para Análise de Dados e Aprendizagem de Máquina

Processo: 18/07551-6
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Pesquisa
Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2018
Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2019
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
Pesquisador responsável:Paulo José da Silva e Silva
Beneficiário:Paulo José da Silva e Silva
Pesquisador Anfitrião: Jose Claudio Teixeira e Silva Junior
Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Instituição Anfitriã: New York University, Estados Unidos  
Vinculado ao auxílio:13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
Assunto(s):Otimização contínua   Aprendizado computacional   Convexidade   Reconhecimento de padrões   Métodos de otimização
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizagem de Maquina | Convexidade | Lasso | Máquinas de Suporte Vetorial | Métodos de Otimização | Reconhecimento de Padrões | Otimização Contínua

Resumo

A Ciência de Dados é uma ativa área do conhecimento que tenta encontrarinformações presentes na vasta massada de dados adquiridas todos os dias. Elapode ser vista como uma combinação de técnicas da Estatística, Ciência daComputação e Aprendizado de Máquinas que muitas vezes resultam em modelos quedevem ser otimizados usando algoritmos matemáticos.Nesse projeto nós propomos o uso de técnicas do estado-da-arte de otimizaçãopara obter soluções computacionais para problemas de Ciência de Dados. Emparticular, planejamos investigar modelos com regularização $\ell_1$, como olasso e variações de máquinas de suporte vetorial. Essa empreitada deve serrelizada em colaboração próxima com especialistas da área de Análise de Dadoscom o objetivo de atingir resultados significativos em problemas reais.

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Publicações científicas
(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)
DORAISWAMY, HARISH; TIERNY, JULIEN; SILVA, PAULO J. S.; NONATO, LUIS GUSTAVO; SILVA, CLAUDIO. TopoMap: A 0-dimensional Homology Preserving Projection of High-Dimensional Data. IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS, v. 27, n. 2, p. 561-571, . (18/07551-6, 13/07375-0, 16/04190-7, 18/24293-0)