Título: Regressão Simbólica Aplicada à Interrogação Óptica

 

Discente: Bruno Santana de Souza

 

Data: 13 de maio de 2024

 

Hora: 15 h

 

 

Link: https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_NjAxNWVjM2ItODEwMy00Zjg0LWEzODAtYTI1NzUzYTdkNmJl%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%228eeca404-a47d-4555-a2d4-0f3619041c9c%22%2c%22Oid%22%3a%2202b6b3d1-811f-4650-909a-d2a79310ba31%22%7d

 

Resumo: Técnicas de regressão simbólica têm despertado o interesse por parte da comunidade científica devido à capacidade de automatização do processo de descoberta do conhecimento, contribuindo para a extração de "insights" e formulação de hipóteses, economizando tempo e recursos preciosos para os pesquisadores. Os modelos simbólicos são mais facilmente interpretáveis do que os modelos de aprendizado de máquina convencionais pois, ao invés de simplesmente ajustar parâmetros em uma equação predefinida, como em regressões lineares ou  polinomiais, a regressão simbólica utiliza algoritmos para descobrir estruturas simbólicas mais complexas e possivelmente não lineares com melhor representação dos dados, devido à descrição das relações entre as variáveis. Neste trabalho, a regressão simbólica é aplicada à interrogação óptica de um sensor, objetivando-se a extração de modelos matemáticos/expressões que expressam, numericamente, a medição da concentração salina de uma solução.