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De dados tabulares a séries temporais: novos algoritmos para regressão extrínseca de séries temporais

Processo: 22/12486-4
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
Data de Início da vigência: 21 de novembro de 2022
Data de Término da vigência: 20 de março de 2023
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Teoria da Computação
Pesquisador responsável:Diego Furtado Silva
Beneficiário:Guilherme Gomes Arcencio
Supervisor: Anthony Bagnall
Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Instituição Anfitriã: University of East Anglia (UEA), Inglaterra  
Vinculado à bolsa:22/00305-5 - Adaptação de algoritmos de classificação à tarefa de regressão extrínseca de séries temporais, BP.IC
Assunto(s):Algoritmos   Aprendizado computacional   Ciência de dados   Regressão   Análise de séries temporais
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Algoritmos | Aprendizado de Máquina | Ciência de dados | Regressão | Séries Temporais | Aprendizado de Máquina

Resumo

Com a crescente ubiquidade de celulares, relógios inteligentes e outros dispositivos capazes de coletar dados ao longo do tempo, popularizaram-se aplicações que utilizam séries temporais como entrada, como monitoramento cardíaco e reconhecimento de atividades físicas. Dessa maneira, diversas técnicas foram desenvolvidas para o Aprendizado de Máquina no contexto de séries temporais. Porém, a maioria das técnicas propostas foram criadas para as tarefas de classificação e forecasting, o que faz com que a tarefa de regressão extrínseca de séries temporais careça de algoritmos adequados. Considerando esse cenário, essa pesquisa irá propor e avaliar algoritmos de Regressão Extrínseca de Séries Temporais que considerem as relações temporais dos dados. Além disso, esses algoritmos serão integrados à biblioteca sktime para expandir suas ferramentas de Aprendizado de Máquina. (AU)

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