Bolsa 03/00099-5 - Ciências Exatas e da Terra - BV FAPESP
Extração de representações de conhecimento compreensíveis para métodos de aprendizado de máquina não-simbólicos na análise de dados biológicos
Processo: 03/00099-5
Beneficiário: Rodrigo Elias Bianchi
Métodos de aprendizado de máquina não-simbólicos, como Support Vector Machines, Comitês de Classificadores e Redes Neurais Artificiais, têm mostrado um ótimo desempenho na análise de dados biológicos. O grande limitador do uso dessas técnicas é a falta de compreensibilidade do conhecimento armazenado em suas estruturas de dados. O objetivo deste projeto de pesquisa é investigar e propor métodos de extração de representações simbólicas do conhecimento armazenado nas estruturas de dados de métodos de aprendizado de máquina não-simbólicos. Nesse estudo, serão levados em consideração fatores como a alta dimensionalidade das bases de dados biológicas, validação de exemplos artificiais gerados no domínio da biologia e métricas de qualidade das regras geradas entre outros. (AU)
BIANCHI, Rodrigo Elias. Extração de conhecimento simbólico em técnicas de aprendizado de máquina caixa-preta por similaridade de rankings. 2008. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação São Carlos.