O Departamento de Computação do Centro de Ciências Tecnológicas da Universidade Estadual do Maranhão (CCT/Uema) celebra a publicação do artigo “EvoImp: Imputação Múltipla de Dados de Classificação Multirótulo com um Algoritmo Genético” na revista Plos One. O artigo, fruto da pesquisa do professor Antonio Fernando Lavareda Jacob Junior, aborda um problema crítico na análise de dados: a falta de informações completas, especialmente na Classificação Multi-Rótulo (MLC), onde uma instância pode ser associada a múltiplas classes simultaneamente.
O estudo apresenta o EvoImp, um novo método de imputação múltipla de dados para MLC, utilizando um algoritmo genético multi-objetivo. Os testes demonstraram que o EvoImp superou outras estratégias consolidadas, oferecendo uma solução mais robusta e eficaz para lidar com dados faltantes. O trabalho, vinculado à tese de doutorado de Jacob Junior, foi orientado pelo Prof. Dr. Ewaldo Santana (Uema) e co-orientado pelo Prof. Dr. Fábio Lobato (Ufopa).
Destaques
Jacob Junior destaca que o estudo priorizou a replicabilidade, disponibilizando códigos e dados nas principais plataformas científicas. O Prof. Dr. Fábio Lobato também enfatizou a importância do EvoImp, mencionando planos de adaptá-lo para a linguagem Python, tornando-o mais acessível à comunidade científica e ampliando seu impacto em bibliotecas de aprendizado de máquina.
“O EvoImp se mostrou bastante competitivo e agora iremos trabalhar para traduzi-lo para a linguagem de programação Python, de modo a possibilitar a incorporação do EvoImp em bibliotecas de aprendizado de máquina, facilitando seu pleno uso pela comunidade e, consequentemente, ampliando o impacto do estudo. Este é apenas um dos resultados da Tese do Prof. Jacob, há outros conhecimentos construídos no processo de doutoramento dele que estamos trabalhando para publicação. Durante a sua defesa, os membros da banca também contribuíram com sugestões que certamente renderão outros frutos. Particularmente, estou muito feliz com os resultados alcançados até agora. As perspectivas são promissoras”, enfatizou Fábio Lobato.
Aprendizado de Máquina
A aprendizagem de máquina, ou machine learning, é uma abordagem da inteligência artificial que permite que sistemas aprendam com dados, reconheçam padrões e tomem decisões com mínima intervenção humana. Essa tecnologia não opera isoladamente, mas utiliza softwares de mineração de dados e análise avançada para processar grandes volumes de informações e gerar valor em diferentes aplicações.
A pesquisa publicada pelo professor Jacob Junior exemplifica o papel crescente do aprendizado de máquina na ciência de dados e reforça a relevância da Uema no cenário acadêmico internacional.
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