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Algoritmos híbridos para aprendizado de máquina não supervisionado

Processo: 09/17856-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Pesquisa
Data de Início da vigência: 02 de agosto de 2010
Data de Término da vigência: 01 de agosto de 2011
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Eduardo Raul Hruschka
Beneficiário:Eduardo Raul Hruschka
Pesquisador Anfitrião: Joydeep Ghosh
Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Instituição Anfitriã: University of Texas at Austin (UT), Estados Unidos  
Assunto(s):Computação evolutiva   Aprendizado computacional   Agrupamento de dados   Mineração de dados
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Agrupamento de Dados | Aprendizado de Máquina Estatístico | computação evolutiva | Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados

Resumo

Este projeto de pesquisa abordará algoritmos híbridos para aprendizado de máquina não supervisionado e algumas de suas aplicações em mineração de dados. Em particular, serão estudados, propostos, implementados e avaliados algoritmos para agrupamento de dados baseados em Estatística e em Computação Evolutiva (Evolucionária). O ferramental resultante desses desenvolvimentos será também aplicado em outros problemas práticos de interesse, e.g., Bioinformática e Mineração de Textos. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
COVOES, THIAGO F.; HRUSCHKA, EDUARDO R.; GHOSH, JOYDEEP. A study of K-Means-based algorithms for constrained clustering. Intelligent Data Analysis, v. 17, n. 3, p. 485-505, . (09/17856-0, 09/17795-0)