Computação Evolutiva para a Construção de Regras de Conhecimento com Propriedades Específicas (2007)
- Authors:
- Autor USP: PILA, ADRIANO DONIZETE - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCE
- Subjects: COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA; CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Português
- Abstract: A maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina simbólico utilizam regras de conhecimento if-then como linguagem de descrição para expressar o conhecimento aprendido. O objetivo desses algoritmos é encontrar um conjunto de regras de classificação que possam ser utilizadas na predição da classe de novos casos que não foram vistos a priori pelo algoritmo. Contudo, este tipo de algoritmo considera o problema da interação entre as regras, o qual consiste na avaliação da qualidade do conjunto de regras induzidas (classificador) como um todo, ao invés de avaliar a qualidade de cada regra de forma independente. Assim, como os classificadores têm por objetivo uma boa precisão nos casos não vistos, eles tendem a negligenciar outras propriedades desejáveis das regras de conhecimento, como a habilidade de causar surpresa ou trazer conhecimento novo ao especialista do domínio. Neste trabalho, estamos interessados em construir regras de conhecimento com propriedades específicas de forma isolada, i.e. sem considerar o problema da interação entre as regras. Para esse fim, propomos uma abordagem evolutiva na qual cada individuo da população do algoritmo representa uma única regra e as propriedades específicas são codificadas como medidas de qualidade da regra, as quais podem ser escolhidas pelo especialista do domínio para construir regras com as propriedades desejadas. O algoritmo evolutivo proposto utiliza uma rica estrutura para representar os indivíduos (regras), a qualpossibilita considerar uma grande variedade de operadores evolutivos. O algoritmo utiliza uma função de aptidão multi-objetivo baseada em ranking que considera de forma concomitante mais que uma medida de avaliação de regra, transformando-as numa função simples-objetivo. Como a avaliação experimental é fundamental neste tipo de trabalho, para avaliar nossa proposta foi implementada a Evolutionary ) Computing Learning Environment --- ECLE --- que é uma biblioteca de classes para executar e avaliar o algoritmo evolutivo sob diferentes cenários. Além disso, a ECLE foi implementada considerando futuras implementações de novos operadores evolutivos. A ECLE está integrada ao projeto DISCOVER, que é um projeto de pesquisa em desenvolvimento em nosso laboratório para a aquisição automática de conhecimento. Analises experimentais do algoritmo evolutivo para construir regras de conhecimento com propriedades específicas, o qual pode ser considerado uma forma de análise inteligente de dados, foram realizadas utilizando a ECLE. Os resultados mostram a adequabilidade da nossa proposta
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2007
- Data da defesa: 12.04.2007
-
ABNT
PILA, Adriano Donizete. Computação Evolutiva para a Construção de Regras de Conhecimento com Propriedades Específicas. 2007. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2007. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03052007-134537/. Acesso em: 10 jun. 2024. -
APA
Pila, A. D. (2007). Computação Evolutiva para a Construção de Regras de Conhecimento com Propriedades Específicas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03052007-134537/ -
NLM
Pila AD. Computação Evolutiva para a Construção de Regras de Conhecimento com Propriedades Específicas [Internet]. 2007 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03052007-134537/ -
Vancouver
Pila AD. Computação Evolutiva para a Construção de Regras de Conhecimento com Propriedades Específicas [Internet]. 2007 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03052007-134537/
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