Projetos de Pesquisa

País

Estados

Instituições

Grandes Áreas

Áreas

Busca

Filtrar Limpar Filtros

Murillo Guimarães Carneiro COORDENADOR(A)

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação

E-mail Currículo

Título do Projeto:arquiteturas híbridas de aprendizado em redes para problemas de classificação mono e multi sequenciais com aplicações em dados de espectroscopia no infravermelho e de eletroencefalograma
Resumo: Em aprendizado de máquina, a classificação de dados sequenciais representa um grupo de problemas em que os dados de entrada estão na forma de sequencias, cujos valores normalmente variam em função do tempo ou espaço. Dois problemas são investigados neste projeto: a classificação de espectros obtidos via reflectância total atenuada no infravermelho com transformada de Fourier (ATR-FTIR) em amostras de saliva para detecção do Transtorno do Espectro Autista (TEA), e a classificação de sinais de Eletroencefalograma (EEG) para o Prognóstico de Pacientes em Coma (PPC). Assim, o objetivo é o aprendizado de modelos indutivos de classificação de dados sequenciais capazes de detectar eficientemente os padrões mono sequenciais relacionados à detecção do TEA a partir dos espectros ATR-FTIR, e multi sequenciais relacionados ao PPC a partir dos seus sinais EEG. Ambos os domínios são caracterizados pela alta dimensionalidade dos dados, normalmente exigindo grande esforço nas etapas de preparação e pré-processamento. Nesse sentido, os trabalhos existentes na literatura possuem várias limitações relacionadas tanto a questões de generalização desses métodos para outros problemas correlatos quanto à ausência de soluções mais sofisticadas, capazes de combinar as características salientes de duas ou mais técnicas de aprendizado em redes, para proporcionar a construção de representações de aprendizado mais robustas. Portanto, a hipótese investigada nesta pesquisa afirma que tais soluções híbridas podem contribuir em ambos os problemas por permitir um melhor desempenho preditivo em comparação com as técnicas estado-da-arte adotadas pelas literatura. Para tanto, serão realizados o desenvolvimento dos componentes de aprendizado para i) processamento recorrente (sequencial), ii) redução de dimensionalidade e processamento espacial, iii) design híbrido dos componentes das etapas anteriores, e iv) otimização da arquitetura obtida em termos de hiper-parâmetros e seleção de atributos.
Instituição/UF/País: Universidade Federal de Uberlândia - MG - Brasil
Vigência: 06/12/2023-31/03/2027

Mostrando 3.844 - 3.844 de 5.226 resultados.