Aprendizagem supervisionada em dados de resposta limitada auxiliados por computador com aplicações em dados desbalanceados

Resumo

O objetivo principal deste projeto é propor, estimar e aplicar diferentes modelos de aprendizado supervisionado para resposta discreta, com ênfasesem resposta binaria. Especificamente, o projeto objetiva desenvolver novos modelos de classificação para o caso de respostas discretas considerando, por exemplo, propostas de novas ligações para modelos de regressão binária. Extensões destes modelos para modelos mistos, variáveis latentes como teoria da resposta ao item e diagnostico cognitivo serão também consideradas. Nos focamos em novos métodos de estimação, incluindo estudos de simulação e aplicação a dados reais completam os objetivos deste projeto. A proposta se justifica pela escassez de pesquisas que acomodam tais tipos de dados, pela implicações práticas dos resultados dessa modelagem, pela possibilidade de desenvolver parcerias junto a diferentes pesquisadores nacionais e internacionais, desenvolver orientações em alunos e aplicar as metodologias propostas no contexto de ciência de dados e aprendizado de máquinas. Espera-se desenvolver códigos em R e Python como análise de dados estatísticos auxiliados por computador para os diferentes modelos propostos e então disponibiliza-lo aos usuários em repositórios gratuitos e disponibilizar os dados utilizados nesta pesquisa para replicação dos métodos propostos, disseminação e desenvolvimento de modelos dos modelos propostos e publicar artigos em periódicos internacionais relevantes e fazer apresentações em reuniões científicas para divulgar os resultados obtidos. (AU)