Aprendizado por transferência: de onde e o que transferir?

• Processo: 24/09091-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Ana Carolina Lorena
• Beneficiário: Alfredo Antonio Alencar Exposito de Queiroz
• 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
• Assunto(s): Aprendizado computacional Meta-aprendizado computacional Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | aprendizado por transferência | Meta-Aprendizado | Meta-Características | Meta-Dados | Inteligência Artificial

Resumo

A aprendizagem por transferência é uma estratégia popular para usar o conhecimento extraído de um determinado domínio de origem para resolver outra tarefa alvo. Existem muitas estratégias para aprendizagem por transferência, desde a amostragem de parte dos dados do domínio de origem até o uso de modelos induzidos em um domínio de origem como soluções iniciais para resolver as tarefas alvo. Este trabalho investigará a questão de escolher qual domínio fonte pode ser considerado mais adequado e que tipo de conhecimento deve ser transferido para a resolução de uma nova tarefa alvo.