Titulo Estágio
Supervised Data Augmentation
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
Departamento de Engenharia Informática da Universidade de Coimbra
Enquadramento
Uma parte dos algoritmos de Aprendizagem Computacional recorre a metodologias de Data Augmentation para aumentar número de exemplos do conjunto de treino. O objetivo passa por tentar colmatar possíveis problemas que impeçam os modelos de alcançar performances competitivas nas mais variadas tarefas de Aprendizagem após o treino. Grande parte dos métodos são aplicados sem um critério definido embora existam abordagens generativas de Aprendizagem Computacional capazes de criar exemplos usando uma função objetivo definida. Porém, nestas abordagens acaba por não existir um mecanismo de controlo que afira que quantidades e que dados devem ser adicionados ao conjunto de treino de maneira a influenciar o treino dos modelos de uma forma positiva.
Objetivo
Desenvolvimento de metodologias para Data Augmentation de datasets com images, de forma a melhorar a qualidade de um conjunto de dados. Iremos focar no domínio da imagem embora possa ser aplicado a outros domínios.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
1 - Levantamento do estado da arte sobre Data Augmentation, abordagens generativas de Aprendizagem Computacional e Evolucionárias.
2 - Testes preliminares com abordagens existentes.
3 – Análise e estudo dos Modelos de Aprendizagem Automática que correspondem ao estado da arte, e que podem beneficiar da utilização de Data Augmentation.
4 – Escrita da proposta.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
1 - Proposta de um novo modelo de Data Augmentation.
2 - Implementação e validação do modelo proposta no ponto anterior.
3 – Escrita da dissertação.
Condições
Posto de trabalho.
Orientador
João Correia / Nuno Lourenço / Penousal Machado
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