Aprendizado semissupervisionado via redes complexas: construção de redes, seleção e propagação de rótulos e aplicações

• Processo: 18/01722-3
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2018
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2020
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Lilian Berton
• Beneficiário: Lilian Berton
• Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
• Município da Instituição Sede: São José dos Campos
• Pesquisadores associados: Didier Augusto Vega Oliveros ; Elbert Einstein Nehrer Macau ; Evangelos Milios ; Otávio Augusto Bizetto Penatti
• Bolsa(s) vinculada(s): 19/24951-0 - Aprendizado semissupervisionado baseado em redes complexas e aplicações: análise de dados climáticos, BP.TT; 19/17292-0 - Aprendizado semissupervisionado baseado em redes complexas e aplicações: processamento de textos, BP.TT; 18/22258-3 - Aprendizado semissupervisionado baseado em redes complexas e aplicações: análise de dados climáticos, BP.TT; 18/22264-3 - Aprendizado semissupervisionado baseado em redes complexas e aplicações: processamento de textos, BP.TT
• Assunto(s): Inteligência computacional Aprendizado computacional Redes complexas Mineração de texto Classificação de dados Aprendizado semissupervisionado
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de dados climáticos | Aprendizado de Máquina | Aprendizado Semissupervisionado | Classificação de Dados | Mineração de Textos | Redes Complexas | Inteligência Computacional

Resumo

O aprendizado semissupervisionado (SSL) baseado em rede é um paradigma promissor para modelar o manifold no espaço multi-dimensional dos dados, além de ser efetivo na propagação de uma pequena quantidade de rótulos iniciais para uma grande quantidade de dados não rotulados. Essa abordagem tem sido utilizada em uma variedade de aplicações, como segmentação e anotação de imagens, reconhecimento de fala humana, classificação de textos, etc. Recentemente foi observado por diversos autores a importância da rede gerada para o processo de propagação de rótulos, porém outros aspectos ainda foram pouco investigados, como por exemplo, a seleção dos exemplos iniciais rotulados, ou as características topológicas da rede. Assim, o objetivo deste projeto é investigar em profundidade todas as etapas envolvidas no SSL, incluindo a seleção de rótulos iniciais, a seleção do tipo de rede a ser construída e do método para propagação de rótulos, além de propor novas abordagens para melhorar o resultado desse processo. Também serão endereçados desafios da área como rótulos contaminados ou desbalanceados, bases de dados de grande proporção e aplicações em mineração de textos, análise de dados climáticos e data augmentation para imagens. (AU)

Publicações científicas

(17)

(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)

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