Pesquisa propõe soluções para lidar com dados não rotulados, um dos maiores desafios na área de aprendizado de máquina
Orientada pelo pesquisador e professor Anderson Rocha, pesquisador associado do ICoNIoT, a tese de doutorado de Gabriel Bertocco foi agraciada com o primeiro lugar no Concurso de Teses e Dissertações (CTD) no CSBC.
A tese intitula-se “Self-supervised learning for fully unsupervised re-identification in real-world applications”, e propõe algoritmos de aprendizado auto-supervisionado para lidar com dados não rotulados em cenários desafiadores.
Os dados não rotulados configuram um dos problemas mais complexos em Aprendizado de Máquina/Machine Learning. A maior parte dos modelos com alto desempenho depende de massiva quantidade de dados rotulados para obter os melhores resultados. No entanto, a rotulação não é fácil nem confiável, por ser uma tarefa altamente demorada, custosa e propensa a erros. Além disso, vieses nos dados rotulados podem ser propagados para o modelo, prejudicando seu desempenho e generalização.
A pesquisa, então, oferece métodos que possam encontrar padrões em cenários totalmente não supervisionados, permitindo uma implementação rápida e menos propensa a vieses. Esses modelos podem ser usados em diversas aplicações, como investigações forenses, biometria e compreensão de eventos.
As soluções indicadas na tese podem ser integradas a sistemas usados em investigações forenses e em tecnologias de reconhecimento biométrico. Elas ajudam a entender melhor o que aconteceu em uma cena, permitindo que as autoridades identifiquem suspeitos, analisem o comportamento das pessoas e como elas interagiram com objetos no local. Essas ferramentas também podem orientar o rumo das investigações. Além disso, podem ser aplicadas em sistemas de segurança com inteligência artificial em locais que exigem proteção reforçada, como instalações do governo, fronteiras, áreas estratégicas e ações contra o terrorismo.
Receber o prêmio é um motivo de grande celebração, já que o CTD do CSBC é um dos concursos mais relevantes e disputados da área. A premiação contempla todas as sub-áreas da Computação!
Acesse a tese: https://lnkd.in/dAfA-Qzx
