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Redes lógicas de Markov aplicadas ao aprendizado de classificadores automáticos de dados (2010)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: SILVA, VICTOR ANSELMO - EP
  • USP Schools: EP
  • Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
  • Language: Português
  • Abstract: Sistemas de computação têm se tornado maiores e mais complexos com o objetivo de lidar com a vasta quantidade de dados disponíveis. Uma tarefa decisiva em tais sistemas é classificar estes dados, bem como extrair informação útil destes. Nesta dissertação, testam-se as redes lógicas de Markov como linguagem para especificação e aprendizado de classificadores automáticos de dados. Esta linguagem combina fragmentos da lógica de primeira ordem e modelos probabilísticos gráficos (redes de Markov) em uma única representação. A junção destas duas técnicas permite a modelagem de conhecimento relacional através da lógica, e também de incertezas por meio de probabilidades e grafos não-direcionados. Neste trabalho, classificadores são aprendidos segundo dois paradigmas de aprendizado de máquina: o supervisionado, foco desta dissertação, e também o semi-supervisionado com restrições determinísticas. Para investigar a utilidade das redes lógicas de Markov no treinamento de classificadores, uma série de experimentos de aprendizado é desenvolvida a partir de bases de dados de treino reais disponíveis em repositórios na internet. Como ferramenta auxiliar nos experimentos, esta dissertação testa também o pacote Alchemy, que provê um conjunto de algoritmos para tarefas gerais de aprendizado de máquina e inferência probabilística em redes lógicas de Markov. Para mensurar o desempenho dos classificadores aprendidos com esta linguagem, três métricas de avaliação tradicionais são empregadas: acurácia, precisão e revocação. Os resultados alcançados com classificadores semi-supervisionados com restrições indicam que a linguagem ainda não é própria para este paradigma de aprendizado.Por outro lado, o êxito obtido no desempenho dos classificadores treinados de forma supervisionada sugere que as redes lógicas de Markov são um formalismo lógico-probabilístico promissor para aplicações de classificação, e devem ser objeto de pesquisas futuras.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 15.06.2010
  • Acesso online ao documento

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    BibliotecaCód. de barrasNúm. de chamada
    EPBC31200035358FD-5498 Ed.rev.
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    • ABNT

      SILVA, Victor Anselmo; COZMAN, Fabio Gagliardi. Redes lógicas de Markov aplicadas ao aprendizado de classificadores automáticos de dados. 2010.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2010. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-18052011-151242/?&lang=pt-br >.
    • APA

      Silva, V. A., & Cozman, F. G. (2010). Redes lógicas de Markov aplicadas ao aprendizado de classificadores automáticos de dados. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-18052011-151242/?&lang=pt-br
    • NLM

      Silva VA, Cozman FG. Redes lógicas de Markov aplicadas ao aprendizado de classificadores automáticos de dados [Internet]. 2010 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-18052011-151242/?&lang=pt-br
    • Vancouver

      Silva VA, Cozman FG. Redes lógicas de Markov aplicadas ao aprendizado de classificadores automáticos de dados [Internet]. 2010 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-18052011-151242/?&lang=pt-br

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