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Seg, 16 Novembro 2020 16:00

Aluno de Doutorado tem artigo premiado em evento nacional de Inteligência Artificial

Artigo propõe melhoria em algoritmo clássico de aprendizado de máquina, chamado Random Forest


Aluno Caio Ponte, aluno do Doutorado em Informática Aplicada da Unifor
Aluno Caio Ponte, aluno do Doutorado em Informática Aplicada da Unifor

O aluno Caio Ponte, doutorando do Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada da Universidade de Fortaleza, conquistou o segundo lugar entre os melhores artigos do 16° Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2020). O estudo “Optimizing Random Forest from the pondering of regression tree leaves” foi orientado pelo professor Vasco Furtado, diretor de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (DPDI), e co-orientado pelo professor Carlos Caminha, coordenador do Laboratório de Engenharia do Conhecimento (LEC).  

A pesquisa propõe melhoria em algoritmo clássico de aprendizado de máquina, chamado Random Forest. Neste algoritmo são criadas diversas árvores de decisões, modelo básico de inteligência artificial, que juntas realizam predições mais acuradas quando comparadas com uma árvore de decisão única, funcionando como uma espécie de votação. Por padrão, as árvores possuem igual contribuição na predição final, mas na literatura, existem alguns trabalhos que abordam como ponderar os resultados de cada árvore.

Caio Ponte explica que no artigo propôs uma nova estratégia de ponderação dos resultados das árvores de uma Random Forest para regressão, baseado em medidas de dispersão estatística. “Realizamos testes em diversos conjuntos de dados e obtivemos que a estratégia proposta foi competitiva com outras formas de ponderações encontradas na literatura, melhorando os resultados das predições em cerca de 30% dos conjuntos de dados experimentados quando comparado com o Random Forest padrão”, explica.  

Trabalhos que envolvem aprendizado de máquina ganham destaque, em virtude da crescente quantidade de dados disponíveis na atualidade. A partir dos algoritmos, empresas podem tomar decisões baseadas em dados, diferenciando-se de seus concorrentes no mercado. “A busca pela melhoria do desempenho de algoritmos de aprendizagem de máquina se torna relevante para que as decisões baseadas em dados sejam cada vez mais úteis para empresas, indústrias ou governos. O nosso trabalho investe nessa questão, de forma a impactar positivamente o dia a dia dos profissionais que analisam dados”, afirma Caio. 

O trabalho de Caio Ponte destacou-se entre os 66 papers aceitos, dos quais 5 destes foram selecionados para concorrer ao best paper ENIAC 2020. O evento reuniu pesquisadores, profissionais, educadores e estudantes que apresentaram e discutiram as inovações, tendências, experiências e evolução nos campos de Inteligência Artificial e Computacional. “A premiação permite-nos avaliar como estamos em relação ao que é produzido no país e mostra o nível de qualidade da formação dos alunos do programa de pós em informática aplicada”, diz Vasco Furtado.