Banca de QUALIFICAÇÃO: FERANIE SAINTILUS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: FERANIE SAINTILUS
DATA: 07/05/2024
HORA: 16:00
LOCAL: https://meet.google.com/ofo-whbx-chm
TÍTULO:

Adaptação de uma Métrica de Seleção de Atributos para o Contexto de Classificação Hierárquica

PALAVRAS-CHAVES:

Classificação Hierárquica, Seleção de Atributos, Mineração de Dados

PÁGINAS: 50
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
RESUMO:

Com o crescimento significativo da tecnologia, a mineração de dados está se tornando uma ferramenta essencial para a exploração de dados, oferecendo enormes benefícios em diversos domínios, desde a gestão empresarial até a pesquisa científica. A necessidade de analisar esses dados sob diferentes ângulos para extrair informações úteis está se tornando cada vez mais importante. A classificação envolve a previsão da classe de novos dados com base em modelos treinados em dados rotulados. A seleção de atributos é apresentada como uma fase crucial do pré-processamento de dados. Isso é especialmente importante no contexto da classificação hierárquica, onde poucos estudos foram realizados sobre esse assunto. Essa seleção reduz a dimensionalidade dos dados e pode melhorar a eficiência e o desempenho preditivo do modelo, tornando-a uma etapa fundamental na análise de dados. Portanto, é importante conduzir pesquisas focadas na seleção de atributos no contexto da classificação hierárquica. Este trabalho se concentrará na proposição de técnicas de seleção de atributos no contexto da classificação hierárquica, especialmente para a abordagem global, onde um único classificador será treinado levando em consideração toda a hierarquia de classes. Avaliaremos diferentes abordagens e técnicas disponíveis no campo da seleção de atributos, considerando sua adaptação à classificação hierárquica. Utilizaremos medidas de desempenho apropriadas para avaliar a eficácia e a robustez do método proposto. Técnicas de seleção de atributos adaptadas ao contexto hierárquico podem melhorar o desempenho de classificadores hierárquicos globais.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - LUIZ HENRIQUE DE CAMPOS MERSCHMANN (Membro)
Interno - ERIC FERNANDES DE MELLO ARAUJO (Membro)
Interno - DENILSON ALVES PEREIRA (Suplente)
Interno - DEMOSTENES ZEGARRA RODRIGUEZ (Membro)