| Processo: | 07/04533-2 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Vigência (Início): | 01 de outubro de 2007 |
| Vigência (Término): | 31 de janeiro de 2009 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação |
| Pesquisador responsável: | Maria Carolina Monard |
| Beneficiário: | Ronaldo Cristiano Prati |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Inteligência artificial Aprendizado computacional Mineração de dados |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | Dados sequenciais | Mineração de Dados | Inteligência Artificial |
Resumo Muitos problemas em aprendizado de máquina e mineração de dados envolvem dados seqüenciais e/ou séries temporais. Entretanto, algoritmos de aprendizado simbólico para dados desses tipos, principalmente considerando dados com ruído, diferentes custos de classificação e classes desbalanceadas é um problema em aberto. Este plano de pesquisa propõe o desenvolvimento de novos algoritmos de aprendizado de máquina simbólico para dados seqüenciais e/ou séries temporais. Este plano de pesquisa também prevê a validação desses algoritmos em conjuntos de dados reais, obtidos pelo Centro de Estudos Avançados de Segurança de Barragens (CEA-SB), da Usina Hidroelétrica de Itaipu. | |
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