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Defesa de Tese de Doutorado Nº 373: "Sistema Híbrido Inteligente para Geração, Seleção e Combinação de Classificadores"

O aluno Tiago Pessoa Ferreira de Lima irá defender sua pesquisa no dia 31 de agosto, às 15h, no Anfiteatro Início: 31/08/2017 às 15:00 Término: 31/08/2017 às 17:00 Local: Anfiteatro do CIn

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Tese de Doutorado Nº 373

Aluno: Tiago Pessoa Ferreira de Lima
Orientadora: Profa. Teresa Bernarda Ludermir
Título:  Sistema Híbrido Inteligente para Geração, Seleção e Combinação de Classificadores
Data: 31/08/2017
Hora/Local: 15h – Centro de Informática - Anfiteatro
Banca Examinadora:
Prof. George Darmiton da Cunha Cavalcanti (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Ricardo Bastos Cavalcante Prudêncio (UFPE / Centro de Informática)
Prof. André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho (USP / Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação)
Prof. Wilson Rosa de Oliveira Junior (UFRPE / Departamento de Estatística e Informática)
Prof. João Fausto Lorenzato de Oliveira (UPE / Faculdade de Ciências e Tecnologia de Garanhuns Magano)


RESUMO:

Diversos estudos em Aprendizagem de Máquina demonstram teoricamente e empiricamente que problemas de classificação geralmente apresentam melhores taxas de acerto quando classificadores são combinados ao invés de se utilizar apenas um único classificador, mesmo que este seja considerado o melhor de todos. A estratégia de combinar classificadores é bastante racional, uma vez que ela imita a natureza humana em buscar opiniões de diferentes especialistas a fim de se obter uma decisão mais precisa. Contudo nem sempre são selecionados os classificadores mais adequados para prever o padrão em questão, especialmente se tratando de comitês estáticos de classificadores.
A seleção dinâmica de classificadores é uma técnica que usa a ideia de regiões de com- petência, na qual acredita-se que diferentes subconjuntos de classificadores são mais apropriados para rotular padrões com diferentes graus de dificuldade. Vários métodos têm sido propostos na literatura para a realização de tal tarefa, porém, segundo o teorema no free lunch, não há um único método que possa ser considerado superior aos demais em todos os problemas existentes. Embora os atuais métodos apresentem diferenças em vários aspectos, a regra que seleciona o(s) classificador(es) é genérica e fixa. Além disso, a hipótese utilizada pelos algoritmos, para decidir se um dado classificador será selecionado ou não, é geralmente definida com base em apenas um único critério.
Sistemas Híbridos Inteligentes são estratégias utilizadas para um problema específico a fim de aumentar o seu desempenho. Neste sentido, um Algoritmo Evolucionário será utilizado para construir um conjunto de classificadores e Raciocínio Baseado em Casos para a construção de seletores que preveem, através de casos com características inspiradas nos principais métodos de seleção dinâmica de classificadores, quando um classificador é competente para rotular o padrão em questão. Resultados experimentais mostram que com uso dessa hibridização foi possível aprimorar a acuracidade de classificação dos problemas que foram analisados, além de apresentar desempenho superior quando comparado com algumas das principais técnicas existentes na literatura.

Palavras-chave: Algoritmo Evolucionário, Geração de Classificadores, Raciocínio Baseado em Casos, Seleção Dinâmica de Classificadores, Sistema Híbrido Inteligente
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