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Geração de Conjuntos de Dados Sintéticos para Aprendizado Multirrótulo

Processo: 11/12597-6
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2011
Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2012
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Maria Carolina Monard
Beneficiário:Jimena Torres Tomas
Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Inteligência artificial   Classificação multirrótulo
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Classificacao Multirrotulo | Dados sinteticos | Inteligência Artificial

Resumo

O conhecimento a priori de características de conjuntos de dados contribui para um melhor entendimento dos algoritmos de aprendizado e das avaliações comparativas entre esses algoritmos, oqual pode ser obtido utilizando conjuntos de dados sintéticos (artificiais). Entretanto, são poucas as estratégias propostas na literatura para a geração de conjuntos de dados sintéticos para aprendizado multirrótulo. Neste trabalho é proposto pesquisar possíveis estratégias para essefim, as quais serão projetadas e implementadas em um framework de geração de dados sintéticos para aprendizado multirrótulo, a ser disponibilizado para a comunidade.

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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)
TOMAS, JIMENA TORRES; SPOLAOR, NEWTON; CHERMAN, EVERTON ALVARES; MONARD, MARIA CAROLINA. A Framework to Generate Synthetic Multi-label Datasets. ELECTRONIC NOTES IN THEORETICAL COMPUTER SCIENCE, v. 302, p. 22-pg., . (11/12597-6, 10/15992-0, 11/02393-4)