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Modelos e algoritmos para o aprendizado sem fim

Processo: 13/07787-6
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de julho de 2013 - 30 de junho de 2015
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Estevam Rafael Hruschka Júnior
Beneficiário:Estevam Rafael Hruschka Júnior
Instituição-sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Pesq. associados: Thomas Michael Mitchell
Assunto(s):Inteligência artificial  Aprendizado computacional  Sistemas de computação 

Resumo

As pesquisas em aprendizado de máquina têm gerado um grande avanço e progresso nos resultados obtidos nas últimas décadas. Mesmo assim, não existem ainda muitos sistemas computacionais capazes de aprender de maneira autônoma e cumulativa para sempre e, mais importante, que se utilizem do conhecimento adquirido ontem para melhorar suas habilidades de aprender hoje (num processo contínuo e sem fim). O primeiro (e talvez único) sistema de aprendizado sem fim é chamado NELL, o qual vem sendo desenvolvido por um grupo de pesquisa sediado na Carnegie Mellon University (EUA) em parceria com o laboratório de aprendizado de máquina da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). O principal objetivo do projeto proposto neste documento é propor e implementar métodos e algoritmos a serem acoplados em sistemas computacionais que apresentem estas características de aprendizado sem fim. (AU)

Publicações científicas
(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)
DA SILVA, NADIA F. F.; HRUSCHKA, EDUARDO R.; HRUSCHKA, JR., ESTEVAM R. Tweet sentiment analysis with classifier ensembles. DECISION SUPPORT SYSTEMS, v. 66, p. 170-179, OCT 2014. Citações Web of Science: 110.
DO AMARAL, LAURENCE RODRIGUES; HRUSCHKA, JR., ESTEVAM RAFAEL. Transgenic: An evolutionary algorithm operator. Neurocomputing, v. 127, p. 104-113, MAR 15 2014. Citações Web of Science: 2.

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