Titulo Estágio
Aprendizagem Automática por Programação Genética
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
DEI
Enquadramento
A Computação Evolucionária (CE) é uma área da Inteligência Artificial(IA) que se preocupa em encontrar soluções para problemas de optimização, desenho e aprendizagem de elevada complexidade. A Programação Genética(PG) é uma das suas variantes, distinguindo-se por propor métodos de construção automática de programas adaptados à resolução de diferentes classes de problemas. A Aprendizagem Automática (Machine Learning) é também uma área da IA que ao longo dos anos ganhou crescente importância. No caso da aprendizagem supervisionada, existem diferentes propostas de algoritmos (e.g., redes neuronais, máquinas de vector de suporte, redes bayesianas) que têm vindo a ser aplicados com sucesso variado em problemas de classificação e a problemas de regressão. Com naturalidade a área de Aprendizagem Automática e a área de Computação Evolucionária têm vindo a aproximar-se, com esta última a ser aplicada em parte aos problemas da primeira.
Objetivo
O objectivo geral desta dissertação é o de estudar as hipóteses de aplicação da Programação Genética aos problemas da Aprendizagem Automática. O objectivo concreto é o de desenvolver um sistema de Programação Genética adaptado aos problemas de classificação e aos problemas de regressão. Na construção do sistema procurar-se-á explorar a vantagem de aplicação de novas propostas de operadores genéticos semânticos que recentemente têm vindo a ser propostos. No final, espera-se que tenha sido desenvolvido um sistema operacional e que os resultados da aplicação do sistema a um problema concreto possam ser objecto de publicação.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
1. Revisão dos princípios base da Programação Genética (PG);
2. Estudo das novas abordagens de PG que recorrem ao uso de operadores genéticos semânticos;
3. Estado da Arte em Aprendizagem Automática (AA) por Programação Genética;
4. Estudo e proposta de uma arquitectura de PG para AA;
5. Escolha de um problema de teste;
6. Revisão sobre os princípios de desenho de experiências.
7. Escrita do relatório intermédio
Plano de Trabalhos - Semestre 2
1. Implementação do Sistema
2. Validação da abordagem com o problema de teste
3. Análise crítica dos resultados
4. Escrita da dissertação
Condições
O trabalho decorrerá no laboratório do grupo ECOS do CISUC, no DEIUC, ficando o aluno com acesso a todos os recursos (incluindo recursos computacionais) do grupo.
Remunerado. O aluno beneficiará de uma bolsa no valor de 745€/mês por um prazo de 6 meses eventualmente renovável por igual período. A bolsa é concedida pelo projecto MassGP, financiado pela FCT.
Observações
Esta dissertação foi atribuída ao aluno João Pedro Gonçalves Teixeira de Macedo, após concurso público.
Orientador
Ernesto Costa
ernesto@dei.uc.pt 📩