Classificadores baseados em dados rotulados e nao-rotulados.

• Processo: 03/06252-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2003
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2005
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
• Pesquisador responsável: Fabio Gagliardi Cozman
• Beneficiário: Waldemar Araújo de Santa Cruz Oliveira Júnior
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência artificial Aprendizado ativo Máquinas de vetores de suporte
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado Ativo | Aprendizado Semi-Supervisionad | Classificados | Inteligencia Artificial | Maquinas De Vetores De Suporte

Resumo

O objetivo deste trabalho é investigar a geração automática de classificadores a partir de bases de dados, focando em bases de dados que contém dados já classificados (dados rotulados) e também dados ainda não classificados (dados não-rotulados). Tal situação é freqüentemente chamada de aprendizado semi-supervisionado, e tem despertado interesse pelo potencial de aplicação prática. O Prof. Cozman tem publicado resultados novos em aprendizado semi-supervisionado nos últimos anos, focando tanto em aspectos teóricos quanto práticos. Este trabalho deverá focar em duas técnicas de geração de classificadores que tem potencial para avançar o estado da arte em aprendizado semi-supervisionado: aprendizado ativo e aprendizado por vetores de suporte. (AU)