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Aprendizagem supervisionada em dados de resposta limitada auxiliados por computador com aplicações em dados desbalanceados

Processo: 21/11720-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de fevereiro de 2022 - 31 de janeiro de 2024
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Jorge Luis Bazan Guzman
Beneficiário:Jorge Luis Bazan Guzman
Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Aprendizado de máquina supervisionado  Ciência de dados  Classificação  Modelos lineares mistos  Avaliação de desempenho 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado Supervisionado | auxílio computacional | Avaliação do desempenho | Classificação | modelos mistos | variáveis latentes | Ciência de Dados

Resumo

O objetivo principal deste projeto é propor, estimar e aplicar diferentes modelos de aprendizado supervisionado para resposta discreta, com ênfasesem resposta binaria. Especificamente, o projeto objetiva desenvolver novos modelos de classificação para o caso de respostas discretas considerando, por exemplo, propostas de novas ligações para modelos de regressão binária. Extensões destes modelos para modelos mistos, variáveis latentes como teoria da resposta ao item e diagnostico cognitivo serão também consideradas. Nos focamos em novos métodos de estimação, incluindo estudos de simulação e aplicação a dados reais completam os objetivos deste projeto. A proposta se justifica pela escassez de pesquisas que acomodam tais tipos de dados, pela implicações práticas dos resultados dessa modelagem, pela possibilidade de desenvolver parcerias junto a diferentes pesquisadores nacionais e internacionais, desenvolver orientações em alunos e aplicar as metodologias propostas no contexto de ciência de dados e aprendizado de máquinas. Espera-se desenvolver códigos em R e Python como análise de dados estatísticos auxiliados por computador para os diferentes modelos propostos e então disponibiliza-lo aos usuários em repositórios gratuitos e disponibilizar os dados utilizados nesta pesquisa para replicação dos métodos propostos, disseminação e desenvolvimento de modelos dos modelos propostos e publicar artigos em periódicos internacionais relevantes e fazer apresentações em reuniões científicas para divulgar os resultados obtidos. (AU)

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Publicações científicas (6)
(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)
ORDONEZ, JOSE A.; PRATES, MARCOS O.; BAZAN, JORGE L.; LACHOS, VICTOR H.. Penalized complexity priors for the skewness parameter of power links. CANADIAN JOURNAL OF STATISTICS-REVUE CANADIENNE DE STATISTIQUE, v. N/A, p. 20-pg., . (21/11720-0)
DE OLIVEIRA, EDUARDO S. B.; DE CASTRO, MARIO; BAYES, CRISTIAN L.; BAZAN, JORGE L.. Bayesian quantile regression models for heavy tailed bounded variables using the No-U-Turn sampler. Computational Statistics, v. N/A, p. 34-pg., . (21/11720-0)
ORDONEZ, JOSE A.; PRATES, MARCOS O.; MATOS, LARISSA A.; LACHOS, VICTOR H.. Objective Bayesian analysis for geostatistical Student-t processes. JOURNAL OF SPATIAL SCIENCE, v. N/A, p. 19-pg., . (21/11720-0)
COELHO, FABIANO R.; RUSSO, CIBELE M.; BAZAN, JORGE L.. On outliers detection and prior distribution sensitivity in standard skew-probit regression models. BRAZILIAN JOURNAL OF PROBABILITY AND STATISTICS, v. 36, n. 3, p. 22-pg., . (21/11720-0)
BAZAN, JORGE LUIS; ARI, SANDRA ELIZABETH FLORES; AZEVEDO, CAIO L. N.; DEY, DIPAK K.. Revisiting the Samejima-Bolfarine-Bazan IRT models: New features and extensions. BRAZILIAN JOURNAL OF PROBABILITY AND STATISTICS, v. 37, n. 1, p. 25-pg., . (21/11720-0)
LACHOS, VICTOR H.; BAZAN, JORGE L.; CASTRO, LUIS M.; PARK, JIWON. The skew-t censored regression model: parameter estimation via an EM-type algorithm. COMMUNICATIONS FOR STATISTICAL APPLICATIONS AND METHODS, v. 29, n. 3, p. 19-pg., . (21/11720-0)

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