Inteligência artificial que sabe dizer "não sei": Estimação de incerteza e predição seletiva para modelos de aprendizado profundo com ênfase em datasets desbalanceados
Inteligência artificial que sabe dizer "não sei": Estimação de incerteza e predição seletiva para modelos de aprendizado profundo com ênfase em datasets desbalanceados
Inteligência artificial que sabe dizer "não sei": Estimação de incerteza e predição seletiva para modelos de aprendizado profundo com ênfase em datasets desbalanceados
Author:
Silva, Robson Ricardo da
Abstract:
Modelos de aprendizado profundo para classificação de imagens são desafiados por datasets desbalanceados, comuns em aplicações críticas como a medicina. A Classificação Seletiva, que permite ao modelo abster-se de previsões incertas, é uma solução para garantir a confiabilidade, mas métodos existentes, são computacionalmente ineficientes para problemas com muitas classes. Este vídeo resume o trabalho que investigou e avaliou novas abordagens post-hoc mais eficientes para otimizar o Erro Balanceado Seletivo (SBER).
Description:
Vídeo iniciação científica (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico da Universidade Federal de Santa Catarina. Engenharia Eletrônica.
