Recod from Social Media – #143


From Anderson Rocha on Linkedin:

Como podemos usar conflitos para melhorar o aprendizado de modelos em IA e Aprendizado de Máquina?

Não percam hoje palestra com o colega Marcos Medeiros Raimundo professor de IA/ML da UFRJ para o nosso Laboratório de Inteligência Artificial Recod.ai no Instituto de Computação – Unicamp

Inscrições: https://lnkd.in/eQy37tbi
@18h por Zoom

Aprendizado Multi-objetivo: Usando conflitos para aprender

Resumo: Propomos uma estrutura conceitual multi-objetivo para aprendizado de máquina suportada por três etapas: (1) Modelagem multi-objetivo de cada problema de aprendizado, destacando explicitamente os objetivos conflitantes envolvidos; (2) Busca de soluções eficientes e bem distribuídas ao longo da fronteira de Pareto; (3) Seleção a posteriori dentre modelos eficientes usando a experiência do tomador de decisão ou filtragem e agregação para a síntese de ensembles. Essa estrutura pode contribuir para diversos problemas de aprendizado de máquina, incluindo: (i) classificação multi-classe, (ii) classificação desbalanceada, (iii) classificação multi-rótulo, (iv) aprendizado multitarefa, (v) aprendizado com múltiplos conjuntos de atributos, e (vi) redução de parcialidade discriminatória. 

#computação #inteligênciaartificial #ml #ai #artificialintelligence #recod #talks #cienciadados #datascience #icunicamp

Clique abaixo para acessar

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