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Métodos de Fusão de Representações Multi-nível baseado em Aprendizagem Fracamente Supervisionada.

Processo: 21/01870-5
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de abril de 2021
Vigência (Término): 31 de agosto de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Convênio/Acordo: Microsoft Research
Pesquisador responsável:Fabio Augusto Faria
Beneficiário:Luiz Henrique Buris
Instituição-sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , 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 computacional

Resumo

Muitas técnicas de aprendizagem de máquina têm a necessiade de utilizar grandes conjunto de dados rotulados para construir modelos preditivos e resolver tarefas de aprendizagem supervisionada. O uso de técnicas de aprendizado profundo pode ser destacado, desde que elas têm sido muito utilizadas e obtido sucesso em diversos domínios de conhecimento. Por outro lado, o conjunto de dados rotulados não estão disponíveis ou são insuficientes para treinar de forma efetiva um modelo supervisionado. Tais cenários têm sudi principalmente endereçados por técnicas de aprendizagem não-supervisionadas, as quais consideram dados não rotulados para aprender sobre suas estruturas. Entretanto, o uso de métodos completamente não supervisionados ainda são desafios de pesquisas em muitos cenários. Uma solução promissora é baseada no uso de técnicas de abordagens fracamente supervisionadas, capazes de realizar tarefas de aprendizagem efetiva utilizando de conjuntos rotulados incompletos ou não precisos. O objetivo deste projeto de mestrado é a implementação de um métodos de fusão de representações multi-níveis por meio de técnicas de aprendizagem fracamente supervisionada para tarefas de reconhecimento multimídia. (AU)

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