Algoritmos de inferência e aprendizagem para programação lógica probabilística

• Processo: 17/19007-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2017
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2018
• Área de 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: 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)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

DE FARIA, FRANCISCO H. O. VIEIRA; GUSMAO, ARTHUR COLOMBINI; DE BONA, GLAUBER; MAUA, DENIS DERATANI; COZMAN, FABIO GAGLIARDI. Speeding up parameter and rule learning for acyclic probabilistic logic programs. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING, v. 106, p. 32-50, MAR 2019. (17/19007-6, 16/18841-0, 16/25928-4, 16/01055-1, 15/21880-4)

Publicações acadêmicas

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

GUSMÃO, Arthur Colombini. Interpretando modelos de embedding de bases de conhecimento.. 2018. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica (EP/BC) São Paulo.