Aprendizado Ativo Aplicado ao Diagnóstico de Lesões Dermatológicas - Batista, Lucas G.; Cruz, Fernando F.; Bugatti, Pedro H.; Saito, Priscila T. M. (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci), 2022)
O presente trabalho explora a abordagem de aprendizado ativo, selecionando amostras mais informativas, de forma a reduzir o custo para anotação de lesões dermatológicas. Para validação foi realizada uma avaliação experimental extensiva considerando diferentes conjuntos de dados, métricas e estratégias para descrição (com extratores tradicionais e profundos), seleção (com critérios baseados em diversidade, incerteza e representatividade) e classificação (com algoritmos supervisionados tradicionais). A partir dos resultados, é possível observar que a abordagem proposta apresentou contribuições significativas, possibilitando uma redução de 65% na quantidade de amostras rotuladas requeridas para o aprendizado do classificador.