| Processo: | 22/10553-6 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de outubro de 2022 |
| Data de Término da vigência: | 28 de fevereiro de 2025 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Ana Carolina Lorena |
| Beneficiário: | Arthur Dantas Mangussi |
| Instituição Sede: | Divisão de Ciência da Computação (IEC). Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). São José dos Campos , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 21/06870-3 - Além da seleção de algoritmos: meta-aprendizado para análise e entendimento de dados e algoritmos, AP.JP2 |
| Bolsa(s) vinculada(s): | 23/13688-2 - An Autoencoder model for dealing with missing and noise data, BE.EP.MS |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Pré-processamento de dados Inteligência artificial |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | pre-processamento de dados | Inteligência Artificial |
Resumo Vários problemas podem deteriorar a qualidade dos dados usados em Aprendizado de Máquina. Dentre eles, pode-se citar a qualidade dos atributos, que podem ser prejudicados pela presença de ruídos e dados ausentes. O ruído pode ser inserido nos dados em várias etapas durante a coleta, armazenamento e transmissão de dados. Em problemas supervisionados, eles podem estar presentes tanto nos rótulos quanto nos atributos preditivos de entrada. Os valores ausentes também são uma preocupação, pois outras informações sobre a observação podem ser importantes e devem ser consideradas. Este projeto investigará esses dois problemas e estratégias para lidar com eles, adotando possíveis abordagens corretivas. (AU) | |
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