Recomendação automática da estrutura de comitês de classificadores usando meta-aprendizado

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Silva, Robercy Alves da
• Orientador(a): Canuto, Anne Magaly de Paula
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS E COMPUTAÇÃO
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Aprendizado de máquina; Comitês de classificadores; Meta-aprendizado
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
• Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28992

Estamos constantemente preocupados em classificar coisas, pessoas e a tomar decisões, que quando nos deparamos com problemas com um alto grau de complexidade, tendemos buscar opiniões de outras pessoas, geralmente de pessoas que tenham certo conhecimento ou até mesmo, na medida do possível, sejam especialistas no domínio do problema em questão, de forma que nos auxiliem efetivamente no nosso processo de tomada de decisão. Em uma analogia às estruturas de classificação, temos um comitê de pessoas e ou especialistas (classificadores) que toma decisões e, com base nestas respostas, uma decisão final é tomada (agregador). Assim, podemos dizer que um comitê de classificadores é formado por um conjunto de classificadores (especialistas), organizados paralelamente, que recebem uma informação de entrada (padrão ou instância), e tomam uma decisão individual. Com base nestas decisões, o agregador escolhe a decisão final, única, do comitê. Uma questão importante no projeto de comitês de classificadores é a definição de sua estrutura, mais especificamente, a quantidade e o tipo de classificadores, e o método de agregação, para se obter o maior desempenho possível. Geralmente, é necessário um processo exaustivo de teste e avaliação para se definir esta estrutura, e tentando auxiliar nessa linha de pesquisa, este trabalho propõe duas novas abordagens para sistemas de recomendação automática da estrutura de comitês de classificadores, usando o meta-aprendizado para recomendar três desses parâmetros: o classificador, o número de classificadores e o agregador.