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Uma abordagem visual para apoio ao aprendizado multi-instâncias

Processo: 13/25055-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de maio de 2014
Vigência (Término): 30 de abril de 2015
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Rosane Minghim
Beneficiário:Sonia Castelo Quispe
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:11/22749-8 - Desafios em visualização exploratória de dados multidimensionais: novos paradigmas, escalabilidade e aplicações, AP.TEM
Assunto(s):Visualização de informação

Resumo

A visualização de informação consiste em utilizar interfaces visuais interativas, cujo principal objetivo é representar claramente o conteúdo informacional de um conjunto de dados para o usuário final. Com a maturidade da área, novos e melhorados algoritmos estão disponíveis para apoiar visualmente a análise de dados. Os processos de aprendizado guiados pelo usuário, em particular, podem se beneficiar consideravelmente do emprego da visualização. Recentemente uma abordagem foi desenvolvida para apoio visual em tarefas de classificação e aplicado à análise de vários tipos de dados, como textos, imagens e dados biológicos: "Técnicas computacionais de apoio à classificação visual de imagens e outros". A abordagem, entretanto não engloba adequadamente algumas situações importantes, como a manipulação de grandes conjuntos de dados e a classificação multi-instância que é um modelo importante em diversas aplicações. Este projeto de mestrado visa desenvolver abordagens para contribuir para a escalabilidade da abordagem de classificação visual bem como adequá-lo ao processo de classificação multi-instâncias.

Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
QUISPE, Sonia Castelo. Uma abordagem visual para apoio ao aprendizado multi-instâncias. 2015. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação São Carlos.

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