Rotulação Automática de Grupos Baseada em Algoritmos Supervisionados

Vigência: 2017-2018

Resumo: Frente ao problema de compreender clusters – isto é, de encontrar uma definição ou em outras palavras, um rótulo – este projeto propõe uma definição para esse problema, denominado problema de rotulação, além de uma solução baseada em técnicas com aprendizagem supervisionada, não-supervisionada e um modelo de discretização. Dessa forma, o problema é tratado desde sua concepção: o agrupamento de dados. Para isso, um método com aprendizagem não-supervisionada é aplicado ao problema de clustering e então um algoritmo com aprendizagem supervisionada irá detectar quais atributos são relevantes para definir um dado cluster.
Finalmente, o objetivo desse projeto consiste em apresentar uma abordagem, baseados em algoritmos de aprendizagem de máquina supervisionados, capaz de rotular clusters a fim de esclarecer, orientar e ajudar um especialista. Os rótulos gerados devem ser capazes de identificar as principais características – bem como seus conjuntos de valores – responsáveis pela definição de um determinado cluster.

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