| Processo: | 23/13688-2 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 15 de março de 2024 |
| Data de Término da vigência: | 14 de setembro de 2024 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Ana Carolina Lorena |
| Beneficiário: | Arthur Dantas Mangussi |
| Supervisor: | Pedro Henriques Abreu |
| Instituição Sede: | Divisão de Ciência da Computação (IEC). Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). São José dos Campos , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | Universidade de Coimbra (UC), Portugal |
| Vinculado à bolsa: | 22/10553-6 - Uma abordagem unificada para lidar com dados ausentes e de ruído, BP.MS |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Pré-processamento de dados Inteligência artificial |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | pre-processamento de dados | Inteligência Artificial |
Resumo Vários problemas podem deteriorar a qualidade dos dados no Aprendizado de Máquina. Dentre eles, pode-se citar a qualidade dos atributos de entrada, que pode ser prejudicada pela presença de ruídos e dados faltantes. O ruído pode ser inserido nos dados em várias etapas durante a coleta, armazenamento e transmissão. Em problemas supervisionados, eles podem estar presentes tanto nos rótulos quanto nos atributos preditivos, de entrada. Os valores ausentes também são uma preocupação, uma vez que outras informações sobre a observação podem ser essenciais e devem ser consideradas. Este projeto investigará esses dois problemas e sua interação, incluindo estratégias para lidar com eles, adotando possíveis abordagens corretivas. O objetivo é experimentar diferentes algoritmos Autoencoder propostos pelo grupo de investigação português para imputação de dados perdidos, que são atualmente o estado da arte nesta área, e estender estes algoritmos para também identificar e potencialmente corrigir dados ruidosos. (AU) | |
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