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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)

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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.