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Aprendizado não supervisionado baseado em ranqueamento e aprendizado profundo em domínios diversos

Processo: 20/02183-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de abril de 2020
Vigência (Término): 31 de março de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Daniel Carlos Guimarães Pedronette
Beneficiário:Vanessa Helena Pereira Ferrero
Instituição-sede: Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:18/15597-6 - Aplicação e investigação de métodos de aprendizado não-supervisionado em tarefas de recuperação e classificação, AP.JP2
Assunto(s):Aprendizagem profunda   Aprendizado de máquina não supervisionado   Recuperação da informação   Classificação de dados

Resumo

Métodos de aprendizado não supervisionado baseados em ranqueamento têm se estabelecido como uma solução para aumentar a eficácia de buscas baseadas em conteúdo sem requerer intervenção dos usuários. Tais métodos exploram relações contextuais entre as imagens, geralmente codificadas nas informações de distância e similaridade das coleções. Concomitantemente, estratégias baseados em aprendizado profundo assumiram uma posição de destaque nas mais diversas tarefas de aprendizado de máquina. Assim, este projeto de pesquisa tem como objetivo combinar essas duas linhas de pesquisa, investigando novos de métodos de aprendizado não supervisionado que sejam baseados em ranqueamento e aprendizado profundo. Além disso, pretende-se também investigar outros cenários de recuperação e classificação, ampliando os domínios de aplicação dos métodos de aprendizado não supervisionado. (AU)