Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2009 |
| Autor(a) principal: |
MACARIO FILHO, Valmir |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2383
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Resumo: |
Nas aplicações tradicionais de aprendizagem de máquina, os classificadores utilizam apenas dados rotulados em seu treinamento. Os dados rotulados, por sua vez, são difíceis, caros, consomem tempo e requerem especialistas humanos para serem obtidos em algumas aplicações reais. Entretanto, dados não rotulados são abundantes e fáceis de serem obtidos mas há poucas abordagens que os utilizam no treinamento. Para contornar esse problema existe a aprendizagem semi-supervisionada. A aprendizagem semi-supervisionada utiliza uma grande quantidade de dados não rotulados, juntamente com dados rotulados, com a finalidade de construir classificadores melhores. A abordagem semi-supervisionada obtém resultados melhores do que se utilizassem apenas poucos padrões rotulados em uma abordagem supervisionada ou se utilizassem apenas padrões não rotulados numa abordagem não supervisionada. O algoritmo semi-supervisionado pode ser uma extensão de um algoritmo não supervisionado. Um algoritmo desse tipo pode se basear em algoritmos de agrupamento não supervisionado, adicionando-se um termo em sua função objetivo que faz uso de informações rotuladas para guiar o processo de aprendizagem do algoritmo. Este trabalho apresenta um estudo da aprendizagem semi-supervisionada e apresenta um novo algoritmo de agrupamento semi-supervisionado baseado no algoritmo Fuzzy C-Means. Também, apresenta uma validação cruzada para o contexto de algoritmos semi-supervisionados. Estudos experimentais são apresentados. Primeiro, o algoritmo semi-supervisionado proposto é avaliado com dados completamente rotulados, comparado com alguns classificadores totalmente supervisionados. Depois, o mesmo algoritmo semi-supervisionado é, então, avaliado e comparado com três algoritmos também de agrupamento semi-supervisionados que otimizam uma função objetivo no contexto da aprendizagem a partir de dados parcialmente rotulados. Além disso, o comportamento do algoritmo é discutido e os resultados examinados através da construção de intervalos de confiança. Derivou deste trabalho, uma ferramenta contendo os algoritmos semi-supervisionados e o ambiente experimental para validação desses algoritmos foi desenvolvida. Desse modo, foi possível certificar que o novo algoritmo de agrupamento semi-supervisionad apresenta desempenho melhor, ou pelo menos do mesmo nível, que algoritmos já consolidados na literatura |
