Métodos surrogates aplicados à otimização multiobjetivo de hiperparâmetros de SVMs

Nascimento, Carlos Eduardo Santana

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Campo DC	Valor	Idioma
dc.contributor.author	Nascimento, Carlos Eduardo Santana	-
dc.date.accessioned	2025-05-16T16:51:30Z	-
dc.date.available	2025-05-16T16:51:30Z	-
dc.date.issued	2024	-
dc.identifier.uri	https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/22079	-
dc.language	por	pt_BR
dc.subject	Surrogates	por
dc.subject	Inteligência Artificial	por
dc.subject	Otimização Multiobjetivo	por
dc.title	Métodos surrogates aplicados à otimização multiobjetivo de hiperparâmetros de SVMs	pt_BR
dc.title.alternative	Análise de desempenho de algoritmo da otimização com muitos objetivos baseados em surrogates	por
dc.type	Relatório	pt_BR
dc.identifier.license	Creative Commons Atribuição-Não Comercial-Sem Derivações 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Carvalho, André Britto de	-
dc.description.resumo	Este trabalho tem como objetivo analisar a performance de algoritmos multiobjetivos no problema de otimização de hiperparâmetros de SVMs. Estes algoritmos utilizam surrogates para prever resultados de funções, tornando o tempo de execução mais rápido e menos custoso. A análise é feita comparando resultados dos diferentes algoritmos que foram executados, usando conceitos de estatística para conferir esses dados. Para isso, serão comparados os algoritmos M1, DVL, TDEADP e NSGA-II, que utilizam modelos distintos, usando as métricas de hipervolume, precisão, AUC, F-measure e tempo para analisar a qualidade de cada resultado.	pt_BR
dc.publisher.initials	Universidade Federal de Sergipe - Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - Coordenação de Pesquisa	pt_BR
Aparece nas coleções:	34° Encontro de Iniciação Científica da UFS Relatórios de Iniciação Científica

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