Uso de Meta-aprendizado para melhoria de algoritmos de deep learning em problemas de classificação

Resumo

Métodos de Aprendizado de Máquina tem sido amplamente eficaz em resolver muitos problemas simples e bem definidos na literatura. Entretanto, a maioria destes métodos apresentam dificuldades ao lidas com problemas mais complicados do mundo real, muitas vezes devido à alta dimensionalidade dos dados. Uma das primeiras aplicações de Deep Learning foi justamente para reduzir a dimensionalidade de dados. Estes modelos de aprendizagem têm atraído grande atenção da comunidade acadêmica e indústria nos últimos anos, e são o estado da arte em muitas aplicações, tais como: reconhecimento de voz, segmentação e classificação de imagens, bem como muitas aplicações médicas. Embora a modegalem e treinamento de modelos Deep Learning seja altamente desejável, há uma grande dificuldade em selecionar os valores corretos de seus hiper-parâmetros, uma tarefa que precisa ser melhor estudada e explorada. Neste projeto, temos por objetivo investigar formas de se combinar Meta-aprendizado com técnicas de Otimização para construir eficientemente modelos de Deep Learning designados para tarefas de classificação. (AU)