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Redes neurais em problemas de inferência estatística

Processo:19/11321-9
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2019
Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2021
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
Pesquisador responsável:Rafael Izbicki
Beneficiário:Rafael Izbicki
Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Município da Instituição Sede:São Carlos
Pesquisadores associados:Rafael Bassi Stern
Assunto(s):Dados de alta dimensão  Análise de regressão  Regressão linear  Inferência não paramétrica  Redes neurais (computação)  Aprendizado computacional  Aprendizado de máquina supervisionado 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:dados em alta dimensão | Estimadores lineares locais | Redes neurais | Regressão não paramétrica | Inferência não paramétrica, aprendizado de máquina

Resumo

Na última década, os avanços computacionais fizeram com que redes neurais ressurgiressem como uma ferramenta poderosa para a realização de tarefas de aprendizado supervisionado, como classificação e regressão. Contudo, essa ferramenta foi subutilizada como forma de realizar inferência estatística. Por exemplo, soluções dadas por redes neurais são tipicamente um caixa preta e, portanto, difíceis de interpretar. Neste trabalho, exploraremos o poder das redes neurais para resolver três desafios em inferência estatística: (i) ajustar estimadores de regressão lineares locais não paramétricos para grandes conjuntos de dados (ii) medir incertezas nas previsões dadas por métodos supervisionados através da estimativa de densidades condicionais para dados de alta dimensão, e (iii) criar testes de independência condicional. (AU)

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Publicações científicas (33)
(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)
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