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Curadoria de dados e desenvolvimento e suporte de plataforma para AutoML

Processo: 19/01735-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Vigência (Início): 01 de abril de 2019
Vigência (Término): 31 de março de 2021
Área do 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

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.