Seleção de atributos relevantes para aprendizado de máquina utilizando a abordagem de Rough Sets

• Processo: 98/16172-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 1999
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2001
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Maria Carolina Monard
• Beneficiário: Adriano Donizete Pila
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Mineração de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado De Maquina | Data Mining | Rough Sets | Selecao De Features

Resumo

O projeto tem como objetivo pesquisar métodos para realizar aquisição de conhecimentos através de Aprendizado de Máquina. A abordagem de Rough Sets será utilizada tanto para a seleção quanto para a transformação de atributos. O comportamento desses métodos será analisado utilizando diversos algoritmos de Aprendizado de Máquina simbólico em bases de dados com características diferentes. Será também realizado um estudo de casos do mundo real a ser definido futuramente. (AU)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

PILA, Adriano Donizete. Seleção de atributos relevantes para aprendizado de máquina utilizando a abordagem de Rough Sets.. 2001. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.