Investigação de Abordagens Bioinspiradas para Problemas de Classificação Hierárquica Multirrótulo

• Processo: 09/17401-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2010
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2013
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
• Beneficiário: Ricardo Cerri
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 11/22321-8 - Um algoritmo genético para problemas de classificação hierárquica multirrótulo, BE.EP.DR
• Assunto(s): Computação natural Aprendizado computacional Biologia computacional Computação bioinspirada Classificação hierárquica multirrótulo Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | bioinformática | Classificação Hierárquica Multirrótulo | computação bioinspirada | Computação Natural | Inteligência Artificial | Inteligência Artificial

Resumo

O objetivo deste projeto é investigar e desenvolver estratégias baseadas em algoritmos bioinspirados para problemas de classificação hierárquica multirrótulo. Ao contrário da classificação não hierárquica, em que não existem relacionamentos hierárquicos entre as classes envolvidas no problema, na classificação hierárquica classes podem ser sub-classes ou super-classes de outras classes. Dentre os problemas hierárquicos, existem ainda, principalmente no campo da Bioinformática, um grande número de problemas em que podem ser associadas duas ou mais classes a um mesmo exemplo. Esses tipos de problemas são chamados de hierárquicos multirrótulo. O desenvolvimento de estratégias eficientes para lidar com esses problemas é um tema de pesquisa atual. Para este projeto, propõe-se a utilização de abordagens bioinspiradas para a tarefa de classificação hierárquica multirrótulo de dados biológicos. Abordagens bioinspiradas são relativamente pouco explorados nesse tipo de classificação e mostraram ter bons resultados em problemas de classificação mais simples.

Publicações acadêmicas

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

CERRI, Ricardo. Redes neurais e algoritmos genéticos para problemas de classificação hierárquica multirrótulo. 2013. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.