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Desenvolvimento de novos algoritmos de aprendizado de máquina simbólico para mineração de dados sequenciais

Processo: 07/04533-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de outubro de 2007
Vigência (Término): 31 de janeiro de 2009
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência 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   Mineração de dados

Resumo

Muitos problemas em aprendizado de máquina e mineração de dados envolvem dados seqüenciais e/ou séries temporais. Entretanto, algoritmos de aprendizado simbólico para dados desses tipos, principalmente considerando dados com ruído, diferentes custos de classificação e classes desbalanceadas é um problema em aberto. Este plano de pesquisa propõe o desenvolvimento de novos algoritmos de aprendizado de máquina simbólico para dados seqüenciais e/ou séries temporais. Este plano de pesquisa também prevê a validação desses algoritmos em conjuntos de dados reais, obtidos pelo Centro de Estudos Avançados de Segurança de Barragens (CEA-SB), da Usina Hidroelétrica de Itaipu.