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Aprendizado de máquina guiado por visualização de dados multidimensionais

Processo: 17/12974-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de agosto de 2017
Vigência (Término): 31 de julho de 2021
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Alexandre Xavier Falcão
Beneficiário:Daniel Osaku
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:14/12236-1 - AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: o que máquinas e especialistas podem aprender interagindo?, AP.TEM
Assunto(s):Aprendizado computacional   Aprendizagem profunda   Redes neurais (computação)

Resumo

Este projeto abordará dois problemas de aprendizado de máquina: (I) aprendizado de características e (II) aprendizado ativo. Em ambos os casos, a estratégia envolverá o especialista por meio de ferramentas de visualização de dados multidimensionais. Em (I), o especialista deve ser capaz de entender e intervir no aprendizado de descritores de imagem por redes neurais multicamadas. Em (II), o especialista deve ser capaz de selecionar amostras importantes para a supervisão de rótulos e projeto de um classificador de imagens. O diagnóstico de parasitos intestinais em imagem de microscopia óptica é a aplicação principal, mas a validação das técnicas envolverá outros tipos de imagem. (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)
OSAKU, D.; CUBA, C. F.; SUZUKI, C. T. N.; GOMES, J. F.; FALCAO, A. X. Automated diagnosis of intestinal parasites: A new hybrid approach and its benefits. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, v. 123, AUG 2020. Citações Web of Science: 0.

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