Avaliacao de regras padronizadas extraidas de algoritmos de aprendizado de maquina simbolicos.

• Processo: 00/04815-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2000
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2001
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Maria Carolina Monard
• Beneficiário: Ronaldo Cristiano Prati
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência artificial Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado De Maquinas | Avaliacao De Regras | Inteligencia Artificial

Resumo

A proposta deste projeto de pesquisa é, a partir da forma de representação da linguagem de um classificador simbólico, que foi obtida através da aplicação de um algoritmo de Aprendizado de Máquina a um conjunto de dados de treinamento, transformá-la em um formato padrão de regras para a representação do conhecimento induzido. A partir desse formato padrão de regras, calcular um conjunto de informações adicionais, tais como o número de instâncias cobertas corretamente e incorretamente, junto a um novo conjunto de dados fornecidos pelo usuário. Para tanto, deverá ser construída pelo candidato uma biblioteca de programas, na linguagem PERL. Com isso, além do formato sintático padrão de regras, será disponibilizado ao grupo de pesquisa informações adicionais dessas regras também num formato padrão, para os indutores simbólicos em uso no Laboratório de Inteligência Computacional. Isso permitirá que pesquisas atuais tanto em Data Mining como em Aprendizado de Máquina sejam beneficiadas. (AU)