Uma abordagem multinível usando algoritmos genéticos em um comitê de LS-SVM

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Padilha, Carlos Alberto de Araújo
• Orientador(a): Barone, Dante Augusto Couto
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Algoritmos genéticos; Aprendizagem : Maquina
• Palavras-chave em Inglês: Ensemble Systems; Deep Learning; Diversity; Feature Selection; Least Squares Support Vector Machines; Genetic Algorithms
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/174541

Há muitos anos, os sistemas de comitê já tem se mostrado um método eficiente para aumentar a acurácia e estabilidade de algoritmos de aprendizado nas décadas recentes, embora sua construção tem uma questão para ser elucidada: diversidade. O desacordo entre os modelos que compõe o comitê pode ser gerado quando eles são contruídos sob diferentes circunstâncias, tais como conjunto de dados de treinamento, configuração dos parâmetros e a seleção dos algoritmos de aprendizado. O ensemble pode ser visto como uma estrutura com três níveis: espaço de entrada, a base de componentes e o bloco de combinação das respostas dos componentes. Neste trabalho é proposta uma abordagem multi-nível usando Algoritmos Genéticos para construir um ensemble de Máquinas de Vetor de Suporte por Mínimos Quadrados ou LS-SVM, realizando uma seleção de atributos no espaço de entrada, parametrização e a escolha de quais modelos irão compor o comitê no nível de componentes e a busca por um vetor de pesos que melhor represente a importância de cada classificador na resposta final do comitê. De forma a avaliar a performance da abordagem proposta, foram utilizados alguns benchmarks do repositório da UCI para comparar com outros algoritmos de classificação. Além disso, também foram comparados os resultados da abordagem proposta com métodos de aprendizagem profunda nas bases de dados MNIST e CIFAR e se mostraram bastante satisfatórios.