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Explorando a Capacidade do Algoritmo KNN em Domínios Multirrótulos

Processo: 11/00668-6
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de abril de 2011
Vigência (Término): 31 de março de 2012
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Maria Carolina Monard
Beneficiário:Denis Moreira dos Reis
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Aprendizado computacional   Inteligência artificial

Resumo

O aprendizado supervisionado consiste em construir um classificador, a partir de um conjunto de exemplos já rotulados, capaz de rotular bem novos exemplos. Dentro dessa forma de aprendizado, cresce a atenção, na literatura, dos classificadores multirrótulos, capazes de lidar com bases de dados nas quais os exemplos são associados a um conjunto de rótulos, ao invés de exclusivamente um, como ocorre na monorrótulo.Motivado pela facilidade de compreensão em meio aos bons resultados do algoritmo em situações multirrótulos já demonstrados em outros trabalhos, o KNN é o alvo de estudos desta proposta, que tem a intenção de explorá-lo para melhorar suas performance, robustez e capacidade de predição. Nesse sentido, é possível utilizar novas funções de distância entres os exemplos e formas de minimizar o número de cálculos a serem realizados pelo algoritmo e a elaboração de novas maneiras para selecionar os multirrótulos após os k exemplos mais próximos terem sido selecionados.

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