Concept drift e explainability em sistemas com machine learning

Coordenador: WENDLEY SOUZA DA SILVA

Unidade Acadêmica: Campus da UFC em Sobral

Departamento: CAMPUS DA UFC EM SOBRAL/DIRETORIA

Grande Área: Ciências Exatas e da Terra

Resumo: 

  Este projeto visa explorar duas amplas áreas no contexto dos sistemas de Machine Learning (ML): Concept drift (CD) e Explainability. Em Machine Learning, CD significa que as propriedades estatísticas da variável de destino que o modelo de aprendizado está tentando prever, mudam ao longo do tempo de modo imprevisto, enquanto explainability envolve técnicas que visam explicar as tomadas de decisão pelos algoritmos de machine learning.

Palavras-Chave:  Machine Learning, Concept Drift, Explainability, Aprendizagem de máquina

Data de Aprovação na UFC: 28/09/2022

Início do Projeto: 03/10/2022

Fim do Projeto: 31/08/2022

Situação: Encerrado

Projeto Financiado: Não

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