| Processo: | 15/03986-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de outubro de 2015 |
| Data de Término da vigência: | 30 de setembro de 2016 |
| 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 |
| Supervisor: | Joaquin Vanschoren |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | Eindhoven University of Technology (TU/e), Holanda |
| Vinculado à bolsa: | 12/23114-9 - Uso de meta-aprendizado para ajuste de parâmetros em problemas de classificação, BP.DR |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Modelos de aprendizagem |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Classification tasks | Deep learning algorithms | meta-learning | optimization techniques | Aprendizado de Máquina, Meta-aprendizado |
Resumo Métodos de Aprendizado de Máquina tem sido amplamente eficaz em resolver muitos problemas simples e bem definidos na literatura. Entretanto, a maioria destes métodos apresentam dificuldades ao lidas com problemas mais complicados do mundo real, muitas vezes devido à alta dimensionalidade dos dados. Uma das primeiras aplicações de Deep Learning foi justamente para reduzir a dimensionalidade de dados. Estes modelos de aprendizagem têm atraído grande atenção da comunidade acadêmica e indústria nos últimos anos, e são o estado da arte em muitas aplicações, tais como: reconhecimento de voz, segmentação e classificação de imagens, bem como muitas aplicações médicas. Embora a modegalem e treinamento de modelos Deep Learning seja altamente desejável, há uma grande dificuldade em selecionar os valores corretos de seus hiper-parâmetros, uma tarefa que precisa ser melhor estudada e explorada. Neste projeto, temos por objetivo investigar formas de se combinar Meta-aprendizado com técnicas de Otimização para construir eficientemente modelos de Deep Learning designados para tarefas de classificação. (AU) | |
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