| Processo: | 17/19007-6 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Vigência (Início): | 01 de outubro de 2017 |
| Vigência (Término): | 30 de novembro de 2018 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Acordo de Cooperação: | IBM Brasil |
| Pesquisador responsável: | Fabio Gagliardi Cozman |
| Beneficiário: | Arthur Colombini Gusmão |
| Instituição Sede: | Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
| Empresa Sede: | Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica (EP) |
| Vinculado ao auxílio: | 16/18841-0 - Algoritmos para inferência e aprendizado de programas lógicos probabilísticos, AP.PITE |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Inteligência artificial |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | Inteligência Artificial | ProbLog | Programação lógica probabilística | Inteligência Artificial |
Resumo O objetivo deste projeto é desenvolver algoritmos de inferência e aprendizagem para programas lógicos probabilísticos, visando indução automática e escalável de regras probabilísticas para grandes conjuntos de dados. Estas técnicas têm aplicação em busca e extração de informações, diagnósticos automatizados, sistemas de recomendação e decisão - aplicações que se beneficiam de grandes e precisas bases de conhecimento. (AU) | |
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