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)