Banca de DEFESA: PAULO FERNANDO LEITE FILHO

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: PAULO FERNANDO LEITE FILHO
DATA : 30/01/2024
HORA: 14:00
LOCAL: Centro de Informática - Auditorio do Bloco B
TÍTULO:

ESCALA PSICOMÉTRICA NA AVALIAÇÃO COGNITIVA DO APRENDIZADO DE MÁQUINA

PALAVRAS-CHAVES:

Teoria da Resposta ao Item; Aprendizagem de Máquina; 
Métricas; Classificação; Psicometria; Cognição

PÁGINAS: 171
RESUMO:

A Inteligência Artificial (IA) desempenha atividades complexas, e 
determinar métodos de avaliação cognitiva após as etapas de aprendizagem é 
fundamental para aplicação da IA. O objetivo desta Tese foi avaliar as 
dificuldades (b) calculadas pela escala psicométrica da Teoria da Resposta 
ao Item (TRI) nas seguintes situações: nas classificações dos algoritmos em 
diferentes situações de fatores adversos aos algoritmos, nos resultados das 
métricas e nas regras de  tomada de decisão para a cognição. Foram 
comparadas as classificações de 34 algoritmos não supervisionados em 11 
datasets, os resultados das métricas do Erro Quadrado Médio (EQM), 
Precisão, Sensibilidade e Especificidade com os valores de b. Destacando os 
grupos de algoritmos habilidosos nas dificuldades de classificação: 
k.means.fit.Lloyd (15,90% dos 45,45%), Fanny (18,18%), Clara (11.35%), 
Cluster-Medoids (9,09%), Sota (9,09%) e PAM (6,81%), assim como os modelos 
1PL e 3PL da TRI como melhores referências de b para situações adversas 
para as classificações mais complexas.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - CARMELO JOSÉ ALBANEZ BASTOS FILHO - UPE
Externo à Instituição - CHRISTIAN ROBSON DE SOUZA REIS - Fiocruz - PE
Interno - 2317415 - NIVAN ROBERTO FERREIRA JUNIOR
Presidente - 1463105 - RICARDO BASTOS CAVALCANTE PRUDENCIO
Externo à Instituição - SERGIO DE CARVALHO BEZERRA - UFPB