Bolsa 13/05417-7 - Desenvolvimento de software - BV FAPESP
OPFWeb: uma solução in-a-box baseada em floresta de caminhos ótimos para problemas de aprendizado de máquina: módulo avançado e integração com cudaOPF
Processo: 13/05417-7
Beneficiário: Silas Evandro Nachif Fernandes
O projeto OPFWeb consiste na implementação de uma plataforma web para a utilização do classificador Floresta de Caminhos Ótimos (Optimum-Path Forest - OPF) por meio de uma interface amigável, não sendo necessária a instalação da LibOPF. A ideia deste projeto consiste em ampliar a divulgação da técnica OPF a usuários que não tem muito contato ou experiência com a instalação e/ou manipulação de ferramentas computacionais. Nesse sentido, a Fapesp vem apoiando esse projeto via duas bolsas de pesquisa, sendo uma delas Modalidade Treinamento Técnico - Nível III (Proc. \#2011/07774-6) e a outra Modalidade Treinamento Técnico - Nível I (Proc. \#2012/18878-0). O primeiro auxílio diz respeito à implementação do sistema OPFWeb em PHP e sua portabilidade com a biblioteca LibOPF, sendo que o referido sistema já está alocado em um servidor, o qual foi adquirido com recursos da FAPESP, junto ao laboratório do grupo de pesquisa co-liderado pela coordenador do presente projeto de pesquisa Jovem Pesquisador. O segundo auxílio diz respeito a um projeto para implementação da interface do sistema OPFWeb. Dado que o auxílio FAPESP Proc. \#2011/07774-6 acima referido possui previsão de término para Maio de 2013, a presente solicitação de bolsa de Treinamento Técnico - Modalidade Nível IV se faz necessária para a alocação de um outro aluno do grupo de pesquisa para dar continuidade ao projeto OPFWeb. Os dois módulos do referido processo encontram-se em fase final de implementação via projeto FAPESP Proc. \#2011/07774-6. Com o intuito de dar continuidade ao mesmo, essa solicitação objetiva a construção de mais um módulo do sistema OPFWeb, denominado Módulo Avançado, o qual contemplará a implementação do algoritmo de poda do conjunto de treinamento do classificador OPF, o qual é responsável por identificar as amostras mais relevantes do conjunto de treinamento via um algoritmo de aprendizado e remover as amostras restantes. Desta forma, é possível, para algumas aplicações, obter um conjunto de treinamento reduzido sem afetar a precisão do sistema e, consequentemente, aumentar a eficiência da etapa de treinamento do classificador OPF. A criação do Módulo Avançado permitirá, dentre outras funcionalidades, a construção de um conjunto de treinamento compacto e representativo durante o processo de aprendizado de um determinado projeto. Dado que o usuário poderá obter conjuntos de treinamento cada vez maiores, o Módulo Avançado permitirá que tal conjunto não fique muito oneroso em termos de armazenamento e custo computacional. Nesse sentido, o sistema poderá manter uma versão compacta do conjunto de treinamento para cada projeto do usuário, que poderá também ter a opção de restaurar o conjunto de treinamento original. Esse módulo também disponibilizará aos usuários gráficos elucidando as taxas de classificação utilizando esse novo conjunto reduzido, bem como o percentual de compressão do conjunto de treinamento. Em algumas aplicações que possuem alta dependência espacial, tais como classificação de imagens, regiões homogêneas das mesmas possuem uma boa probabilidade de possuírem vetores de características (amostras) muito similares, que possivelmente serão identificados pelo algoritmo de poda do OPF e então removidos do projeto do mesmo. (AU)