Seu modelo está em perigo? Um estudo de caso sobre replicação de modelos usando destilação de conhecimento com dados fora do escopo

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DC Field	Value	Language
dc.creator.ID	SCHMID, J. I. M.	pt_BR
dc.creator.Lattes	http://lattes.cnpq.br/7522706455054594	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Marinho, Leandro Balby
dc.contributor.advisor1ID	MARINHO, L. B.	pt_BR
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/3728312501032061	pt_BR
dc.contributor.referee1	OLIVEIRA, Maxwell Guimarães de.
dc.contributor.referee2	MASSONI, Tiago Lima.
dc.description.resumo	Destilação do conhecimento é uma técnica que permite transferir o conhecimento de um modelo de aprendizagem de máquina já treinado para um outro modelo utilizando apenas suas saídas. Sabendo que a replicação do comportamento de um modelo utilizando apenas esses dados é factível, torna-se relevante considerar o fator de proteção da propriedade intelectual quando oferecendo as predições de um modelo em um ambiente em que os usuários possam fazer um grande número de acessos. Neste trabalho iremos fazer o uso da destilação do conhecimento como meio para replicar um modelo convolucional de classificação, tendo acesso apenas a suas predições em um dado fora do escopo original de classificação de modo a avaliar se existe um risco do modelo ser roubado uma vez que alguém tenha amplo acesso a ele.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI	pt_BR
dc.publisher.initials	UFCG	pt_BR
dc.subject.cnpq	Ciência da Computação	pt_BR
dc.title	Seu modelo está em perigo? Um estudo de caso sobre replicação de modelos usando destilação de conhecimento com dados fora do escopo	pt_BR
dc.date.issued	2020
dc.identifier.uri	http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20177
dc.date.accessioned	2021-07-21T22:55:32Z
dc.date.available	2021-07-21
dc.date.available	2021-07-21T22:55:32Z
dc.type	Trabalho de Conclusão de Curso	pt_BR
dc.subject	Machine learning	pt_BR
dc.subject	Aprendizagem de máquina	pt_BR
dc.subject	Aprendizaje automático	pt_BR
dc.subject	Apprentissage automatique	pt_BR
dc.subject	Destilação de conhecimento	pt_BR
dc.subject	Distillation de connaissance	pt_BR
dc.subject	Destilación de conocimiento	pt_BR
dc.subject	Distillation of knowledge	pt_BR
dc.subject	Redes neurais	pt_BR
dc.subject	Neural networks	pt_BR
dc.subject	Redes neuronales	pt_BR
dc.subject	Réseaux neuronaux	pt_BR
dc.subject	Classificação de imagens	pt_BR
dc.subject	Classification des Images	pt_BR
dc.subject	Clasificación de Imágenes	pt_BR
dc.subject	Classification of Images	pt_BR
dc.subject	Acurácia	pt_BR
dc.subject	Accuracy	pt_BR
dc.subject	Exactitud	pt_BR
dc.subject	Exactitude	pt_BR
dc.subject	Algoritmo de aprendizagem de máquina	pt_BR
dc.subject	Algorithme d’apprentissage de machine	pt_BR
dc.subject	Algoritmo de aprendizaje de máquina	pt_BR
dc.subject	Learning algorithm of machine	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.creator	SCHMID, José Ignácio Morsch.
dc.publisher	Universidade Federal de Campina Grande	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.title.alternative	Is your model in danger? A case study on model replication using knowledge distillation with out-of-scope data	pt_BR
dc.identifier.citation	SCHMID, J. I. M. Seu modelo está em perigo? Um estudo de caso sobre replicação de modelos usando destilação de conhecimento com dados fora do escopo. 10 f. Trabalho de Conclusão de Curso - Artigo (Curso de Bacharelado em Ciência da Computação) Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2020. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/20177	pt_BR
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JOSÉ IGNÁCIO MORSXH SCHMID - TCC CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO 2020.pdf		870.89 kB	Adobe PDF	View/Open

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