| Processo: | 23/11775-5 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de dezembro de 2023 |
| Data de Término da vigência: | 29 de fevereiro de 2024 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Diego Furtado Silva |
| Beneficiário: | José Gilberto Barbosa de Medeiros Júnior |
| Supervisor: | Germain Forestier |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | Université de Haute-Alsace, França |
| Vinculado à bolsa: | 23/02680-0 - Transferência de Aprendizado para Lidar com Heterogeneidade entre Dispositivos, BP.MS |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Aprendizagem profunda Análise de séries temporais Smartphone Dispositivos eletrônicos |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | Aprendizado profundo | mHealth | Séries Temporais | Aprendizado de Máquina |
Resumo Com a crescente onipresença de smartphones, smartwatches e outros dispositivos capazes de coletar dados ao longo do tempo, os aplicativos que usam séries temporais como entrada, como monitoramento cardíaco e reconhecimento de atividade, tornaram-se cada vez mais populares. Vários desses cenários podem ser mapeados naturalmente como tarefas que envolvem séries temporais multivariadas. Assim, diversas técnicas de Aprendizado de Máquina aplicadas a séries temporais foram desenvolvidas. Porém, a maioria das técnicas desenvolvidas são adaptadas de problemas univariados para multivariados, portanto, não estão totalmente adaptadas a séries multivariadas. Considerando este cenário, esta pesquisa irá propor um mecanismo de convolução cruzada adaptado para problemas de séries temporais capaz de capturar a relação estrutural e temporal dos dados. (AU) | |
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