Curadoria de dados e desenvolvimento e suporte de plataforma para AutoML

• Processo: 19/01735-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2019
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2021
• 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: Davi Pereira dos Santos
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
• Assunto(s): Aprendizado computacional Inteligência artificial Meta-aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | AutoML | Meta-Aprendizado | Inteligência Artificial

Resumo

Este projeto prevê o desenvolvimento de uma solução AutoML abrangente e um sistema de recomendação capaz de indicar a técnica de pré-processamento/algoritmo de aprendizado mais adequados, juntamente com os seus respectivos valores de hiperparâmetros.Adicionalmente ao avanço científico, os principais estágios da aplicação de solução de aprendizado de máquina a tarefas de análise de dados serão automatizados, particularmente tarefas de predição.Este trabalho é de interesse para muitas empresas, dada a recente disseminação do uso de aprendizado de máquina na indústria.Usuários podem ser dispensados do processo tedioso e custoso de ajuste, que é correntemente necessário para um uso prático de aprendizado de máquina com sucesso.Uma das abordagens mais promissoras de AutoML é o uso de meta-aprendizado.Essa técnica investiga a indução de modelos capazes de recomendar as técnicas mais apropriadas para uma dada tarefa.