Professor da Uema desenvolve método inovador para imputação de dados em classificação multi-rótulo
Por Assessoria de Comunicação Institucional em 27 de fevereiro de 2024
O Departamento de Computação do Centro de Ciências Tecnológicas da Universidade Estadual do Maranhão (CCT/UEMA) está celebrando um marco importante na área de aprendizagem de máquina. O professor Antonio Fernando Lavareda Jacob Junior, em colaboração com outros pesquisadores, teve seu artigo publicado na renomada revista Plos One, um periódico classificado como A1 no Qualis e com um Fator de Impacto de 3.7.
O artigo, intitulado “EvoImp: Imputação Múltipla de Dados de Classificação Multirótulo com um Algoritmo Genético”, é fruto de anos de pesquisa e está diretamente vinculado à tese de doutorado do Professor Jacob Junior, intitulada “Algoritmos Genéticos para Imputação Múltipla de Dados na Classificação Multirrótulo”.
A pesquisa aborda um problema crucial na análise de dados: a falta de dados. Esse problema é especialmente desafiador na Classificação Multi-Rótulo (MLC), onde apenas algumas técnicas têm explorado eficazmente dados faltantes. A MLC difere da Classificação de Rótulo Único (SLC) ao permitir que uma instância seja associada a múltiplas classes, como no caso da classificação de filmes, que podem ser categorizados como “drama” e “biografia” simultaneamente.
Para lidar com esse desafio, o Professor Jacob Junior propôs um novo método de imputação múltipla de dados, adaptado ao cenário de classificação multi-rótulo, preenchendo esta patente lacuna na literatura. O método, denominado EvoImp, é baseado em um algoritmo genético multi-objetivo que busca otimizar os valores a serem imputados.
A eficácia do EvoImp foi extensivamente avaliada e os resultados demonstraram consistentemente que o EvoImp superou estratégias de imputação presentes no estado da prática. Esses resultados promissores confirmam que o EvoImp representa uma solução viável e robusta para o tratamento de dados perdidos na aprendizagem multi-rótulo. O impacto dessa pesquisa não apenas contribui significativamente para o avanço do conhecimento científico, mas também oferece soluções práticas para uma variedade de aplicações da vida real que dependem da análise de dados.
O Professor Jacob Junior expressou sua satisfação com os resultados e destacou a importância de continuarem a explorar novas abordagens e técnicas para enfrentar os desafios em constante evolução no campo da aprendizagem de máquina. A tese defendida pelo professor Jacob Junior não apenas destaca a excelência acadêmica da Uema, mas também reforça o compromisso da instituição em promover a inovação e contribuir para o avanço da ciência e da tecnologia.
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Por: Karla Almeida
