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Método baseado em rotação e projeção otimizadas para a construção de ensembles de modelos (2012)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: FERREIRA, EDNALDO JOSÉ - ICMC
  • USP Schools: ICMC
  • Sigla do Departamento: SSC
  • Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA; TEMPO-REAL; DESCOBERTA DE CONHECIMENTO; RECONHECIMENTO DE PADRÕES
  • Keywords: Aprendizado de Ensemble; Aprendizado de máquina; Ensemble baseado em roto-projeção otimizada; Ensemble learning; Ensemble method; Machine learning; Método de ensemble; Optimized roto-projection; Optimized roto-projection ensemble; Roto-projeção otimizada
  • Language: Português
  • Abstract: O desenvolvimento de novas técnicas capazes de produzir modelos de predição com erros de generalização relativamente baixos é uma constante em aprendizado de máquina e áreas correlatas. Nesse sentido, a composição de um conjunto de modelos no denominado ensemble merece destaque por seu potencial teórico e empírico de minimizar o erro de generalização. Diversos métodos para construção de ensembles de modelos são encontrados na literatura. Dentre esses, o método baseado em rotação (RB) tem apresentado desempenho superior a outros clássicos. O método RB utiliza a técnica de extração de características da análise de componentes principais (PCA) como estratégia de rotação para provocar acurácia e diversidade entre os modelos componentes. Contudo, essa estratégia não assegura que a direção resultante será apropriada para a técnica de aprendizado supervisionado (SLT) escolhida. Adicionalmente, o método RB não é adequado com SLTs invariantes à rotação e não foi amplamente validado com outras estáveis. Esses aspectos tornam-no inadequado e/ou restrito a algumas SLTs. Nesta tese, é proposta uma nova abordagem de extração baseada na concatenação de rotação e projeção otimizadas em prol da SLT (denominada roto-projeção otimizada). A abordagem utiliza uma metaheurística para otimizar os parâmetros da transformação de roto-projeção e minimizar o erro da técnica diretora da otimização. Mais enfaticamente, propõe-se a roto-projeção otimizada como parte fundamental de um novo método deensembles, denominado ensemble baseado em roto-projeção otimizada (ORPE). Os resultados obtidos mostram que a roto-projeção otimizada pode reduzir a dimensionalidade e a complexidade dos dados e do modelo, além de aumentar o desempenho da SLT utilizada posteriormente. O método ORPE superou, com relevância estatística, o RB e outros com SLTs estáveis e instáveis em bases de classificação e regressão de domínio público e privado. O ORPE mostrou-se irrestrito e altamente eficaz assumindo a primeira posição em todos os ranqueamentos de dominância realizados
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 31.05.2012
  • Acesso online ao documento

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    • ABNT

      FERREIRA, Ednaldo José; DELBEM, Alexandre Cláudio Botazzo. Método baseado em rotação e projeção otimizadas para a construção de ensembles de modelos. 2012.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2012. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27062012-161603/ >.
    • APA

      Ferreira, E. J., & Delbem, A. C. B. (2012). Método baseado em rotação e projeção otimizadas para a construção de ensembles de modelos. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27062012-161603/
    • NLM

      Ferreira EJ, Delbem ACB. Método baseado em rotação e projeção otimizadas para a construção de ensembles de modelos [Internet]. 2012 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27062012-161603/
    • Vancouver

      Ferreira EJ, Delbem ACB. Método baseado em rotação e projeção otimizadas para a construção de ensembles de modelos [Internet]. 2012 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27062012-161603/


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