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Construção de comitês de classificadores diversos e competentes

Processo: 22/10917-8
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2022
Data de Término da vigência: 21 de junho de 2026
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Ana Carolina Lorena
Beneficiário:Victor Castro Nacif de Faria
Instituição Sede: Divisão de Ciência da Computação (IEC). Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Ministério da Defesa (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:21/06870-3 - Além da seleção de algoritmos: meta-aprendizado para análise e entendimento de dados e algoritmos, AP.JP2
Bolsa(s) vinculada(s):23/11704-0 - Modelos múltiplos preditivos dinâmicos para aprendizado multi-visão, BE.EP.DD
Assunto(s):Inteligência artificial   Aprendizado computacional   Classificação de dados   Meta-aprendizado computacional
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | Comites de classificadores | Inteligência Artificial

Resumo

A aprendizagem em comitês de classificadores é uma estratégia popular para tirar proveito de técnicas de classificação com vieses distintos, unindo suas competências e capacidades. Este trabalho investigará estratégias para gerar conjuntos de classificadores com base em suas competências avaliadas por uma estratégia de meta-aprendizagem. No entanto, juntar diferentes classificadores só é benéfico quando seus erros não são correlacionados, de modo que os erros de um conjunto de classificadores podem ser compensados pelas previsões corretas de outro conjunto. Portanto, medidas de diversidade das previsões dos classificadores também serão consideradas. (AU)

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