Giovani Candido

Formação complementar

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Áreas de atuação

Participação em eventos

Produções bibliográficas

• CANDIDO, G. ; PAPA, J. P. . Ajuste de redes neurais prototípicas utilizando metaheurísticas. In: XXXIII Congresso de Iniciação Científica da Unesp, 2021. Anais do XXXIII Congresso de Iniciação Científica da Unesp, 2021.

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2022 - 2022

  Aprimorando o desempenho das redes prototípicas em tarefas de classificação few-shot de imagens com a programação genética, Descrição: Ao longo dos anos, a classificação supervisionada de imagens fez avanços significativos. Os modelos de classificação, por sua vez, desenvolveram uma necessidade mais forte por bases de dados maiores. No entanto, em muitas situações, as imagens são escassas. Nesse contexto, o aprendizado de poucos tiros se destaca, pois permite que os modelos aprendam a partir de algumas amostras rotuladas. Em particular, um modelo promissor conhecido como Redes Prototípicas foi introduzido. Este modelo pode aprender um espaço métrico onde imagens semelhantes se reúnem, enquanto imagens diferentes se distanciam umas das outras. Neste espaço, um protótipo é calculado com a média de todos os vetores de características pertencentes à sua classe. Então, qualquer imagem de teste pode ser classificada encontrando o protótipo mais próximo de seu vetor de características. Porém, como o modelo assume que cada imagem tem o mesmo nível de importância no cálculo do protótipo da classe, levando a protótipos ruins em alguns casos, as Redes Prototípicas Ponderadas foram propostas. Este outro modelo emprega uma rede neural de três camadas para encontrar pesos para cada amostra de treinamento e leva-os em consideração para o cálculo do protótipo. No entanto, como se deseja melhorar o desempenho introduzindo os pesos, pode-se naturalmente enxergar uma tarefa de otimização onde o objetivo é minimizar as classificações errôneas. Sob essa suposição, o presente projeto levanta a hipótese de que empregar técnicas meta-heurísticas seria um melhor curso de ação, em comparação com a rede neural de três camadas. Para testar esta hipótese, o projeto pretende utilizar a Programação Genética, uma vez que é bem conhecida e relacionada ao projeto de pesquisa principal do aluno. Além disso, vale a pena mencionar que a abordagem será validada sob a supervisão do Prof. Javier Del Ser Lorente, o principal pesquisador que atua nas áreas de ciência de dados e otimização da Tecnalia, que é um dos maiores centros de pesquisa da Espanha. Além disso, para validar a abordagem proposta, o projeto fará uso não apenas de conjuntos de dados de uso geral, mas também de imagens endoscópicas, para que pudéssemos distinguir o esôfago de Barrett do adenocarcinoma.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Giovani Candido - Integrante / João Paulo Papa - Coordenador / Javier Del Ser Lorente - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

• 2021 - Atual

  Ajuste de redes neurais prototípicas utilizando metaheurísticas, Descrição: Aprendizado supervisionado em um pequeno conjunto de dados, do Inglês few-shot learning, objetiva tratar situações em que apenas algumas poucas amostras rotuladas estão disponíveis para o aprendizado do modelo. Dentre as principais aplicações, podemos citar aquelas que fazem uso de dados médicos, em que, muitas vezes, amostras positivas para uma determinada enfermidade de interesse são escassas e difíceis de serem obtidas. Dentre as abordagens recentes que despertaram interesse da comunidade científica, podemos citar as Redes Neurais Prototípicas, que mapeiam as amostras do conjunto de treinamento com base em exemplos protótipos para cada classe em um outro espaço amostral. Tais exemplos correspondem, basicamente, às médias das amostras disponíveis para cada rótulo individualmente. Um grande problema de tal abordagem, muito embora simples e com resultados promissores, é que ela não considera que amostras de uma determinada classe podem contribuir de maneira diferente quando do cálculo do seu protótipo. Assim sendo, a presente proposta de projeto de pesquisa de iniciação científica objetiva modelar a tarefa de encontrar a importância de cada amostra de treinamento como sendo um problema de otimização por metaheurísticas; em específico, estamos interessados em técnicas evolutivas. A abordagem proposta será avaliada em dois tipos de tarefas: (I) bases de dados de propósito geral e (II) classificação de imagens endoscópicas. Além disso, a proposta prevê um estágio no exterior junto à Universidade do País Basco, Espanha.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Giovani Candido - Integrante / João Paulo Papa - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

Prêmios