Seleção de amostras baseada em transfer learning e autoaprendizagem para tarefas zero-shot - Todescato, Matheus V.; Carbonera, Joel L. (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS), 2025)
Em ambientes com escassez de dados visuais rotulados, como no contexto médico ou geológico, modelos de aprendizado profundo sofrem com problemas de desempenho. Nesse contexto, desenvolvemos um pipeline utilizando transfer learning e auto-aprendizagem para viabilizar o treinamento de um classificador, podendo ser utilizado para diferentes tarefas zero-shot como classificação de imagens ou detecção de amostras de fora da distribuição (OOD). Avaliações experimentais demonstram que nossa abordagem supera o estado-da-arte dessas tarefas.