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Investigação de métodos de aprendizado indutivo de máquina baseados em conceitos da geometria computacional

Processo: 07/03828-9
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2007
Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2009
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Maria Do Carmo Nicoletti
Beneficiário:Maria Do Carmo Nicoletti
Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Inteligência artificial  Aprendizado computacional  Algoritmos  Geometria computacional 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:algoritmos de agrupamentos baseados em grafos | separabilidade linear | Inteligência Artificial - Aprendizado de Máquina

Resumo

Aprendizado indutivo de máquina é o modelo de aprendizado automático mais bem sucedido e o que mais tem sido implementado, utilizando os mais variados formalismos e técnicas. Este projeto de pesquisa focaliza a investigação de uma classe específica de métodos de aprendizado automático, a dos algoritmos baseados em conceitos da geometria computacional, especificamente aqueles baseados nos conceitos de separabilidade linear, de convex hull e de árvores spanning. (AU)

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