Geometria da Informação: aplicações a processamento de sinais e aprendizado de máquina

• Processo: 21/04516-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2021
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2022
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
• Pesquisador responsável: Sueli Irene Rodrigues Costa
• Beneficiário: Henrique Koji Miyamoto
• Instituição Sede: Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Geometria diferencial Processamento de sinais Teoria da informação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Geometria da informação | Geometria Diferencial | Processamento de Sinais | teoria da informação | Teoria da Informação, Aprendizado de Máquina

Resumo

Este projeto envolve estudo e pesquisa na chamada área de Geometria da Informação, que analisa a geometria intrínseca de fam1ílias de distribuições de probabilidade e modelos estatísticos, visando particularmente aplicações em processamento e análise de dados. Técnicas dessa área, que se baseiam em métodos da geometria diferencial/riemanniana, vêm sendo usadas recentemente em diversos contextos. O objetivo deste projeto é estudar os fundamentos e contribuições neste tema, e pesquisar abordagens e algoritmos eficientes em aplicações a processamento de sinais e aprendizado de máquina.

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

MIYAMOTO, Henrique Koji. Geometria, estatística e aplicações a comunicações e aprendizado. 2022. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica Campinas, SP.