| Processo: | 15/01701-8 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 26 de maio de 2015 |
| Data de Término da vigência: | 25 de outubro de 2015 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação |
| Pesquisador responsável: | Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista |
| Beneficiário: | Denis Moreira dos Reis |
| Supervisor: | Peter A. Flach |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | University of Bristol, Inglaterra |
| Vinculado à bolsa: | 14/12333-7 - Classificação em fluxo de dados com mudança de conceito e latência de verificação extrema, BP.MS |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | Fluxo de Dados | latência de verificação | Mudança de conceito | Inteligência Computacional |
Resumo Aprendizado de Máquina tem provado sua importância pelo rápido aumento do número de trabalhos publicados e sua consequente maturidade. Entretanto, embora haja uma crescente preocupação sobre a correta avaliação de novas propostas, a metodologia atualmente utilizada pode não ser suficiente para comparar, adequadamente, diferentes classificadores para seu uso em cenários do mundo real. A avaliação, hoje, se limita ao caso no qual o classificador, imediatamente após realizar a classificação de um exemplo, obtém a informação de sua classe correta. A exclusiva análise sob tal condição, dificilmente respeitada por aplicações reais, oculta severas alterações comportamentais que classificadores podem sofrer devido a pequenos atrasos, conhecidos como latência de verificação, na obtenção da classe verdadeira. Esse trabalho propõe um extenso estudo sobre as implicações da latência de verificação em classificadores estado-da-arte e a necessidade de novas considerações para avaliação em trabalhos futuros. (AU) | |
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