Sistemas de aprendizado de maquina e avaliacao de desempenho.

• Processo: 00/04816-5
• 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 janeiro de 2002
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Maria Carolina Monard
• Beneficiário: Andre Henrique Kemp
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado De Maquina | Inteligencia Artificial | Precisao De Classificadores

Resumo

O objetivo principal deste trabalho é criar um ambiente de avaliação de algoritmos de aprendizado de máquina de forma a automatizar o máximo possível o processo de medição de performance desses sistemas. O projeto visa integrar vários métodos estatísticos de estimação de taxa de erro verdadeira através de treinar-e-testar e resampling em uma única ferramenta, capaz de interagir com diversos algoritmos de aprendizado de máquina simbólico através de interfaces bem definidas. O ambiente, quando implementado, permitirá realizar avaliações repetidas vezes, segundo as requisições dos usuários referentes aos métodos estatísticos a serem utilizados, tornando os experimentos robustos e confiáveis. O trabalho a ser desenvolvido fornecerá ao candidato uma formação teórica na área de aprendizado de máquina, focalizando principalmente o paradigma indutivo simbolista. (AU)