Novas abordagens para aprendizado semi-supervisionado

• Processo: 08/06739-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2010
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2011
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Maria Carolina Monard
• Beneficiário: Jean Metz
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Extração de conhecimento Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Extração de conhecimento | Rotulamento de exemplos não supervisionados | Inteligência Artificial

Resumo

O objetivo geral deste projeto de pesquisa é a elaboração de novos algoritmos de aprendizado semi-supervisionado que sejam capazes derotular automaticamente o maior número possível de exemplos não rotulados e, assim, incrementar o conjunto de treinamento supervisionado, contribuindo dessa maneira para o desenvolvimento da área de aprendizado de máquina e descoberta de conhecimento.

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

METZ, Jean. Abordagens para aprendizado semissupervisionado multirrótulo e hierárquico. 2011. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.