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Redes neurais em problemas de inferência estatística

Processo: 19/11321-9
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de outubro de 2019 - 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
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 (25)
(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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