EVENTO
Coevolução aplicada ao Aprendizado de Máquina Automatizado
Tipo de evento: Seminário de Avaliação - Série A
Aprendizado de máquina automatizado (Auto-ML) é um campo em crescimento e recebendo grande atenção atualmente.Múltiplas técnicas tem sido desenvolvidas visando resolver a questão de como automatizar o processo de definição de pipelines de aprendizado demáquina, utilizando diversos tipos de abordagem e com algum sucesso, mas o problema ainda está distante de ser considerado como resolvido.Ainda, ensembles são frequentemente empregados em aprendizado de máquina dado sua maior capacidade preditiva e robustez quando comparado à utilização de modelosindividuais. Entretanto, até o momento, não foi dada muita atenção aos mesmos no contexto de Auto-ML.Neste sentido, este trabalho apresenta o Auto-CVE (Automated Coevolutionary Voting Ensemble) uma nova abordagem para Auto-ML.Baseada em um modelo de busca coevolutivo, esta abordagem se utiliza de duas populações (uma composta por ensembles e outra composta por componentes destes ensembles ) para buscar ativamente por ensembles. Quando comparada ao popular algoritmo TPOT, o Auto-CVE apresenta resultados competitivos em termos de ambos, performance e tempo de processamento. Para assistir acesse: https://us02web.zoom.us/j/82471098682?pwd=NmpWcUh3eVREeG05OVk3L0NOSmVoQT09
Data Início: 06/04/2021 Hora: 09:00 Data Fim: 06/04/2021 Hora: 12:00
Local: LNCC - Laboratório Nacional de Computação Ciêntifica - Webinar
Aluno: Celio Henrique Nogueira Larcher junior - - LNCC
Orientador: Helio José Corrêa Barbosa - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC/MCTI
Participante Banca Examinadora: André da Motta Salles Barreto - GOOGLE - Fábio Lima Custódio - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC Gilson Antônio Giraldi - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC Helio José Corrêa Barbosa - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC/MCTI Laurent Emmanuel Dardenne - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
