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Aprendizado de máquina utilizando modelos inspirados pela natureza

Resumo

Computação inspirada pela natureza é o nome dado ao conjunto de técnicas para solução de problemas computacionais, cujo desenvolvimento utiliza a natureza como fonte de inspiração. Modelos computacionais inspirados na natureza freqüentemente são utilizados em tarefas de aprendizado de máquina, campo de pesquisa científica ligado ao projeto e desenvolvimento de algoritmos que permitem aos computadores evoluir comportamentos baseados em dados empíricos. Recentemente, alguns trabalhos utilizando partículas inteligentes, que caminham em redes demarcando território através de mecanismos de competição e cooperação, foram utilizados em algumas tarefas de aprendizado de máquina. O objetivo principal deste projeto é criar e/ou adaptar modelos inspirados na natureza, incluindo modelos de movimentação de partículas, para resolver alguns problemas específicos do aprendizado de máquina, incluindo o problema de aprendizado com dados imperfeitos, onde alguns itens de dados tem rótulos errados; e o problema de detecção de comunidades sobrepostas, onde diversos elementos podem pertencer simultaneamente a mais de uma comunidade com diferentes graus de pertinência. Pretende-se também estender tais modelos para outras áreas da computação e de outras disciplinas. Outro objetivo deste projeto de pesquisa é implementar estes modelos inspirados pela natureza para execução em GPU (Graphics Processing Unit). (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)
BREVE, FABRICIO A.; ZHAO, LIANG; QUILES, MARCOS G.. Particle competition and cooperation for semi-supervised learning with label noise. Neurocomputing, v. 160, p. 63-72, . (11/18496-7, 11/50151-0, 11/17396-9, 13/07375-0)

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