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Avaliação de regras padronizadas extraídas de algoritmos de aprendizado de máquina simbólicos

Processo: 00/04815-9
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de agosto de 2000
Vigência (Término): 31 de julho de 2001
Área do 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

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)