Discretizacao e visualizacao de dados em aprendizado de maquina.

• Processo: 04/04885-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2005
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2006
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Maria Carolina Monard
• Beneficiário: Richardson Floriani Voltolini
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Visualização de dados Mineração de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado De Maquina | Discretizacao De Dados | Mineracao De Dados | Visualizacao De Dados

Resumo

O avanço na tecnologia de aquisição e armazenamento de dados permite que grandes volumes de dados sejam disponibilizados, tomando porém, impossível seu processamento manual. Para que esses dados possam ser analisados e conhecimento gerado, é necessário que sejam aplicados processos semi-automáticos, tal como, a descoberta de conhecimento em base de dados (Knowledge Discover on Databases - KDD). Diversos métodos visam auxiliar esse processo, dentre eles a discretização e a visualização de dados, tratados neste trabalho. O primeiro método pode ser utilizado na fase de pré processamento do KDD e consiste na transformação de um número elevado de valores, existentes em um atributo contínuo, em um conjunto menor de intervalos discretos. A aplicação desse método pode aumentar a precisão de classificadores induzidos por algoritmos de aprendizado, diminuir o tempo da fase de aprendizado e possibilitar a indução de modelos mais simples. Já métodos de visualização podem ser utilizados em todas as fases do KDD e têm como principal objetivo aumentar o conhecimento do usuário sobre os dados manipulados. O objetivo deste trabalho consiste na pesquisa, projeto e implementação de alguns dos principais métodos de discretização e visualização propostos na literatura, integrando-os ao Discover, uma ferramenta computacional, em desenvolvimento no nosso laboratório de pesquisa, que visa abranger as diversas etapas do KDD. (AU)

Publicações acadêmicas

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

VOLTOLINI, Richardson Floriani. Discretização e geração de gráficos de dados em aprendizado de máquina. 2006. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.