Busca avançada
Ano de início
Entree

Algoritmos de inferência e aprendizagem para programação lógica probabilística

Processo: 17/19007-6
Linha de fomento: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
Convênio/Acordo: 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
Vinculado ao auxílio:16/18841-0 - Algoritmos para inferência e aprendizado de programas lógicos probabilísticos, AP.PITE
Assunto(s):Aprendizado computacional   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)

Mapa da distribuição dos acessos desta página
Para ver o sumário de acessos desta página, clique aqui.