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Ajuste de parâmetros de técnicas de classificação por algoritmos bio-inspirados

Processo: 07/01624-7
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de setembro de 2007
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2009
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Beneficiário:André Luis Debiaso Rossi
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Computação bioinspirada   Aprendizado computacional

Resumo

Técnicas de Aprendizado de Máquina têm sido utilizadas com sucesso para resolver diversos problemas de Bioinformática, como reconhecimento de genes, previsão da estrutura de proteínas e análise de expressão gênica. O desempenho apresentado por essas técnicas depende dos valores escolhidos para os seus parâmetros livres, o que é geralmente feito manualmente em um processo de tentativa e erro. A seleção manual de valores para os parâmetros livres é um processo subjetivo e, geralmente, longo e exaustivo. É fácil encontrar na literatura trabalhos que descrevem o uso técnicas ou metaheurísticas de otimização baseadas em biologia, ou bioinspiradas, para o ajuste de parâmetros livres de técnicas de Aprendizado de Máquina, principalmente a otimização evolutiva de Redes Neurais Artificiais. Diferentes técnicas de aprendizado podem apresentar diferentes sensibilidades relacionadas a escolha dos valores dos parâmetros. Além disso, diferentes técnicas de otimização podem apresentar desempenhos distintos quando utilizadas para seleção de parâmetros. Este projeto investigará o desempenho obtido por diferentes técnicas de otimização bioinspirada na otimização de parâmetros de técnicas distintas de Aprendizado de Máquina. As técnicas de Aprendizado de Máquina a serem investigadas são as máquinas de vetores de suporte, as redes neurais artificiais e as árvores de decisão, que serão usadas em problemas de classificação. Essas técnicas terão seus parâmetros ajustados por Sistemas Imunológicos Artificiais, Otimização por Colônia de Formigas e Algoritmos Genéticos. As combinações de técnicas de clasificação e de ajustes serão avaliadas em problemas de Bioinformática, mais especificamente análise de dados de expressão gênica.

Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
ROSSI, André Luis Debiaso. Ajuste de parâmetros de técnicas de classificação por algoritmos bioinspirados. 2009. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação São Carlos.

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