Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 2.039

Aluna: Fernanda Teixeira dos Santos
Orientadora: Profa. Renata Maria Cardoso Rodrigues de Sousa
Coorientador: Prof. Telmo  de Menezes e Silva Filho (University of Bristol)
Título: Espaço de dissimilaridade simbólicos usando distâncias intervalares 
para classificação e regressão
Data: 12/08/2022
Hora/Local: 10h – Virtual – interessados em assistir entrar em contato com o aluno
Banca Examinadora:
Prof. Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto  (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Marcus Costa de Araujo  (UFPE / Departamento de Engenharia Mecânica)
Prof. Renata Maria Cardoso Rodrigues de Souza (UFPE / Centro de Informática)


RESUMO:

Apresenta como objetivo principal a aplicação de algoritmos clássicos de 
aprendizagem de máquina na transformação de dados simbólicos em dados 
clássicos, na busca de alcançar resultados tão bons quanto utilizando dados 
clássicos. Tendo em vista que, o estudo de dados simbólicos originou a área 
de análise de dados simbólicos, que está diretamente ligada a uma abordagem 
na área de descoberta automática de máquinas para os dados clássicos. Para 
tanto,utilizar-se-á da matriz de dissimilaridade já que vem sendo
amplamente explorada na literatura de aprendizagem de máquina,por obter 
bons resultados em variadas tarefas, sendo testadas tarefas de 
classificação e regressão.

Palavras-chave: Dados simbólicos, classificação, regressão, dados 
intervalares, matriz de dissimilaridades

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