MINICURSO de Introdução à Classificação Multirrótulo

Classificação multirrótulo (CMR) pode ser definida como a tarefa de associar múltiplos rótulos de classe para um objeto com base nas características que o descrevem. Existem muitas aplicações modernas e importantes para a tarefa, tais como a categorização de textos (associar documentos texto a tópicos) e a classificação semântica de cenas (associar imagens a conceitos). Este capítulo é direcionado a pessoas que querem trabalhar com classificação multirrótulo em sistemas de informação. Ele apresenta as abordagens básicas para a construção e avaliação de classificadores multirrótulo e também exemplos de bibliotecas que oferecem suporte para o desenvolvimento de aplicações de CMR nas linguagens Java e R.

Link de Inscrição: https://docs.google.com/…/1FAIpQLSctOGYhqYVaQyq3-…/viewform…
 
O número de vagas é limitado a 25 pessoas. Os primeiros inscritos terão prioridade. A relação de alunos para o curso será divulgada no dia 03-12-18 (segunda-feira).
 
PRÉ-REQUISITOS
 
Serão apresentados exemplos de códigos em Java e R. Para acompanhar o curso, o aluno deve estar com o seu notebook com os seguintes softwares instalados:
 
* * * Para os exemplos em Java
 
1- Java JDK versão 8 ou superior
2- Weka versão 3.8.3 (stable version). Site para download: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html
 
. Caso a JDK seja instalada, basta pode ser baixada a versão da Weka sem a JVM. Caso contrário, terá que ser a que inclui a JVM.
* * * Para os exemplos em R
 
3- R, última versão estável (atualmente é a 3.5.1): https://cran.r-project.org/bin/windows/base/
  
Após o R ser instalado, é que preciso que os seguintes pacotes sejam instalados:
- e1071
-mldr
Currículo resumido do autor
Eduardo Corrêa Gonçalves cursou Doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal Fluminense (UFF) com período de sanduíche na University of Kent, no Reino Unido. Atualmente, trabalha como desenvolvedor de banco de dados no Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e como professor colaborador na Escola Nacional de Ciências Estatísticas (ENCE/IBGE). Atua principalmente nas seguintes linhas de pesquisa: Big Data, Banco de Dados, Algoritmos e Processamento de Linguagem Natural. Endereço do Currículo Lattes: http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4137241P3

 

 

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