Comitê de misturas de especialistas - SILVA, Everson Veríssimo da (2013)
Apesar dos avanços em técnicas da Aprendizagem de Máquina, muito esforço ainda é despendido na concepção de um classiﬁcador que consiga aprender bem uma dada tarefa. Váriasabordagenssurgiramparaatenuaresseesforçoatravésdacombinaçãodeclassiﬁcadores. A combinação de classiﬁcadores permite que o projetista do sistema não necessite escolher o classiﬁcador mais eﬁciente dentre vários, nem descartar classiﬁcadores que podem possuir informaçãoimportantesobreatarefa. Estratégiasdecombinaçãopermitemqueváriosalgoritmos trabalhem em conjunto a ﬁm de melhorar a precisão de todo o sistema numa dada tarefa. O objetivodestetrabalhoéproporummétododecombinaçãodeclassiﬁcadoresqueagregueas vantagensdeduasabordagens: máquinasdecomitêemisturasdeespecialistas. Asmáquinasde comitêvisamcombinarclassiﬁcadoresqueresolvempadrõesdetodooespaçodecaracterísticas. Quandocombinados,lidammelhorcomsuperfíciesdedecisãocomplexasqueumclassiﬁcador individualmente e são capazes de incorporar novos classiﬁcadores mesmo após o uso. Nas MisturasdeEspecialistas,cadaumdosclassiﬁcadoreséumespecialistaemumadeterminada áreadoespaçodecaracterísticaseemboraresolvapadrõesdetodooespaçodecaracterísticas,se dedicaaresolverproblemasbemmaissimples,atingindoumdesempenhosuperioremrelaçãoa umclassiﬁcadorsópararesolveroproblematodo. OmétodopropostoéchamadodeComitê de Misturas de Especialistas e corresponde a uma máquina de comitês formada por misturas de especialistas. Assim, o método herda a escalabilidade e a tolerância a erros das máquinas decomitêeasimplicidadedetreinamentodasmisturasdeespecialistas. Experimentosforam realizadosparaveriﬁcarasuperioridadedocomitêdemisturasdeespecialistassobretrêsfatores de mudanças entre as misturas: técnicas de decomposição de tarefas, número de grupos e características.