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Desafios da implementação de uma categoria de algoritmos em uma toolbox para aprendizado de máquina em séries temporais

Processo: 19/11307-6
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de agosto de 2019
Vigência (Término): 30 de novembro de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Diego Furtado Silva
Beneficiário:Claudia Rincon Sanches
Supervisor no Exterior: Anthony Bagnall
Instituição-sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa : University of East Anglia (UEA), Inglaterra  
Vinculado à bolsa:18/12320-3 - Um estudo sobre plataformas de aprendizado de máquina: suas características, funcionalidades e limitações, BP.IC
Assunto(s):Aprendizado computacional   Análise de séries temporais   Desenvolvimento

Resumo

Processar quantidades crescentes de dados para transformá-las em conhecimento é um dos maiores desafios das áreas relacionadas à Ciência da Computação atualmente, tanto para a indústria quanto para a academia. Por esse motivo, podemos encontrar uma infinidade de técnicas e plataformas de aprendizado de máquina (ML, do inglês Machine Learning). Embora seja possível observar que essas ferramentas abrangem uma grande variedade de domínios de aplicação e tipos de dados, não há plataforma amplamente usada que possa lidar com dados de séries temporais. Por essa razão, pesquisadores associados ao Instituto Alan Turing estão criando a primeira toolbox para ML em séries temporais: o sktime. Esta proposta de Estágio de Pesquisa no Exterior visa desenvolver novos algoritmos para a toolbox sktime, não apenas com o objetivo de adicionar utilitários à ferramenta, mas também para compreender o ponto de vista do desenvolvimento de uma plataforma ML.