Uso de meta-aprendizado para ajuste de parâmetros em problemas de classificação

• Processo: 12/23114-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2013
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2018
• Área de 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: Rafael Gomes Mantovani
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 15/03986-0 - Uso de Meta-aprendizado para melhoria de algoritmos de deep learning em problemas de classificação, BE.EP.DR
• Assunto(s): Aprendizado computacional Aprendizagem profunda Meta-aprendizado computacional Classificação de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: ajuste de parametros | Aprendizado de Máquina | Classificação de Dados | Deep Learning | Meta-Aprendizado | Aprendizado de Máquina

Resumo

Atualmente, uma das principais tarefas em que Aprendizado de Máquina (AM) tem sido utilizado é a classificação de dados, tarefa que envolve atribuir a um padrão desconhecido uma entre várias classes conhecidas. Em AM, a classificação de padrões é uma instância de aprendizado supervisionado e pode ser modelado por uma gama de algoritmos como: Redes Neurais Artificiais (RNA), Máquinas de Suporte Vetorial (SMV), Árvores de Decisão (DT), Deep Learning (DL), entre outros. Além disso, muitas vezes os valores de parâmetros utilizados em tais modelos contribuem diretamente no desempenho da tarefa de classificação dos dados, e otimizar a configuração de tais parâmetros pode melhorar muito o desempenho destes algoritmos. Recentemente, conceitos de meta-aprendizagem tem sido utilizados para escolherconfigurações adequadas de conjuntos de parâmetros para algoritmos de AM. O uso de meta-aprendizagem em conjunto com técnicas de otimização tem mostrado resultados promissores. Para lidar com a seleção automatizada, propõe-se nesse projeto, investigar a aplicação de meta-aprendizado tanto na seleção de algoritmos de otimização como seus conjuntos de parâmetros para classificadores. O objetivo geral é obter um melhor desempenho, em termos de acurácia e custo computacional, detécnicas e algoritmos usados em problemas de classificação.

Publicações científicas

(12)

(As publicações científicas contidas nesta página são originárias da Web of Science ou da SciELO, cujos autores mencionaram números dos processos FAPESP concedidos a Pesquisadores Responsáveis e Beneficiários, sejam ou não autores das publicações. Sua coleta é automática e realizada diretamente naquelas bases bibliométricas)

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MANTOVANI, RAFAEL GOMES; HORVATH, TOMAS; ROSSI, ANDRE L. D.; CERRI, RICARDO; BARBON JUNIOR, SYLVIO; VANSCHOREN, JOAQUIN; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.. . DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, v. 38, n. 3, p. 53-pg., 2024-01-31. (15/03986-0, 12/23114-9, 13/07375-0)

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Publicações acadêmicas

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

MANTOVANI, Rafael Gomes. Uso de meta-aprendizado para o ajuste de hiper-parâmetros em problemas de classificação. 2018. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.