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Uma análise comparativa de métricas de correlação de ranqueamento para aprendizado fracamente supervisionado

Processo: 19/11104-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de setembro de 2019
Vigência (Término): 31 de agosto de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Convênio/Acordo: Microsoft Research
Pesquisador responsável:Daniel Carlos Guimarães Pedronette
Beneficiário:Nikolas Gomes de Sá
Instituição-sede: Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
Empresa:Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE)
Vinculado ao auxílio:17/25908-6 - Aprendizado fracamente supervisionado para análise de vídeos no domínio comprimido em tarefas de recuperação e classificação para alertas visuais, AP.PITE
Assunto(s):Aprendizado de máquina não supervisionado   Recuperação da informação   Estudo comparativo   Aprendizado computacional

Resumo

Medidas de correlação de ranqueamento representam uma maneira eficaz de codificar informações de similaridade contextual. Recentemente, essas medidas foram exploradas com sucesso em várias tarefas de aprendizado não supervisionado. Nesse cenário, este projeto considera a hipótese de que essas medidas também podem ser aplicadas em tarefas de aprendizado fracamente supervisionadas. A ideia principal consiste em expandir pequenos conjuntos de treinamento por meio de relacionamentos com altos valores de medidas de correlação. Desta forma, o objetivo principal é realizar um estudo comparativo de diferentes medidas de correlação de ranqueamento que podem ser aplicadas a métodos de aprendizagem fracamente supervisionados.