Aprendizado de Máquina: Fundamentação teórica por meio de espaços de funções

• Processo: 23/00634-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2023
• Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Análise
• Pesquisador responsável: Thaís Jordão
• Beneficiário: Victor de Angeli Dalarmi
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Espaços de Hilbert Teoria da aproximação
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Erro de generalização | Espaços de funções | Espaços de Hilbert | Espaços de hipóteses | Teoria da Aproximação | Análise Geral

Resumo

Este projeto tem como objetivo apresentar conceitos fundamentais relacionados ao aprendizado de máquina ao aluno, com ênfase em suas fundações matemáticas afim de que sejam explorados conceitos diretamente ligados a análise funcional e suas subáreas.