Made available in DSpace on 2014-06-12T15:57:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3210_1.pdf: 1552746 bytes, checksum: 98771d23cdfb48745520719f0b3134dd (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Nas aplicações tradicionais de aprendizagem de máquina, os classificadores utilizam apenas dados rotulados em seu treinamento. Os dados rotulados, por sua vez, são difíceis, caros, consomem tempo e requerem especialistas humanos para serem obtidos em algumas aplicações reais. Entretanto, dados não rotulados são abundantes e fáceis de serem obtidos mas há poucas abordagens que os utilizam no treinamento. Para contornar esse problema existe a aprendizagem semi-supervisionada. A aprendizagem semi-supervisionada utiliza uma grande quantidade de dados não rotulados, juntamente com dados rotulados, com a finalidade de construir classificadores melhores. A abordagem semi-supervisionada obtém resultados melhores do que se utilizassem apenas poucos padrões rotulados em uma abordagem supervisionada ou se utilizassem apenas padrões não rotulados numa abordagem não supervisionada. O algoritmo semi-supervisionado pode ser uma extensão de um algoritmo não supervisionado. Um algoritmo desse tipo pode se basear em algoritmos de agrupamento não supervisionado, adicionando-se um termo em sua função objetivo que faz uso de informações rotuladas para guiar o processo de aprendizagem do algoritmo. Este trabalho apresenta um estudo da aprendizagem semi-supervisionada e apresenta um novo algoritmo de agrupamento semi-supervisionado baseado no algoritmo Fuzzy C-Means. Também, apresenta uma validação cruzada para o contexto de algoritmos semi-supervisionados. Estudos experimentais são apresentados. Primeiro, o algoritmo semi-supervisionado proposto é avaliado com dados completamente rotulados, comparado com alguns classificadores totalmente supervisionados. Depois, o mesmo algoritmo semi-supervisionado é, então, avaliado e comparado com três algoritmos também de agrupamento semi-supervisionados que otimizam uma função objetivo no contexto da aprendizagem a partir de dados parcialmente rotulados. Além disso, o comportamento do algoritmo é discutido e os resultados examinados através da construção de intervalos de confiança. Derivou deste trabalho, uma ferramenta contendo os algoritmos semi-supervisionados e o ambiente experimental para validação desses algoritmos foi desenvolvida. Desse modo, foi possível certificar que o novo algoritmo de agrupamento semi-supervisionad apresenta desempenho melhor, ou pelo menos do mesmo nível, que algoritmos já consolidados na literatura

Submitted by João Arthur Martins (joao.arthur@ufpe.br) on 2015-03-11T18:17:21Z No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Lailson de Moraes.pdf: 4634910 bytes, checksum: cbec580f8cbc24cb3feb2379a1d2dfbd (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-13T13:02:06Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Lailson de Moraes.pdf: 4634910 bytes, checksum: cbec580f8cbc24cb3feb2379a1d2dfbd (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T13:02:06Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Lailson de Moraes.pdf: 4634910 bytes, checksum: cbec580f8cbc24cb3feb2379a1d2dfbd (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-08-19 / An important pre-processing step in machine learning systems is dimensionality reduction, which aims to produce compact representations of high-dimensional patterns. In computer vision applications, these patterns are typically images, that are represented by two-dimensional matrices. However, traditional dimensionality reduction techniques were designed to work only with vectors, what makes them a suboptimal choice for processing two-dimensional data. Another problem with traditional approaches for dimensionality reduction is that they operate either on a fully unsupervised or fully supervised way, what limits their efficiency in scenarios where supervised information is available only for a subset of the data. These situations are increasingly common because in many modern applications it is easy to produce raw data, but it is usually difficult to label it. In this study, we propose three dimensionality reduction methods that can overcome these limitations: Two-dimensional Semi-supervised Dimensionality Reduction (2D-SSDR), Two-dimensional Discriminant Principal Component Analysis (2D-DPCA), and Two-dimensional Semi-supervised Local Fisher Discriminant Analysis (2D-SELF). They work directly with two-dimensional data and can also take advantage of supervised information even if it is available only for a small part of the dataset. In addition, a fully supervised method, the Two-dimensional Local Fisher Discriminant Analysis (2D-LFDA), is proposed too. The methods are defined in terms of a two-dimensional framework, which was created in this study as well. The framework is capable of generally describing scatter-based methods for dimensionality reduction and can be used for deriving other two-dimensional methods in the future. Experimental results showed that, as expected, the novel methods are faster and more stable than the existing ones. Furthermore, 2D-SSDR, 2D-SELF, and 2D-LFDA achieved competitive classification accuracies most of the time when compared to the traditional methods. Therefore, these three techniques can be seen as viable alternatives to existing dimensionality reduction methods. / Um estágio importante de pré-processamento em sistemas de aprendizagem de máquina é a redução de dimensionalidade, que tem como objetivo produzir representações compactas de padrões de alta dimensionalidade. Em aplicações de visão computacional, estes padrões são tipicamente imagens, que são representadas por matrizes bi-dimensionais. Entretanto, técnicas tradicionais para redução de dimensionalidade foram projetadas para lidar apenas com vetores, o que as torna opções inadequadas para processar dados bi-dimensionais. Outro problema com as abordagens tradicionais para redução de dimensionalidade é que elas operam apenas de forma totalmente não-supervisionada ou totalmente supervisionada, o que limita sua eficiência em cenários onde dados supervisionados estão disponíveis apenas para um subconjunto das amostras. Estas situações são cada vez mais comuns por que em várias aplicações modernas é fácil produzir dados brutos, mas é geralmente difícil rotulá-los. Neste estudo, propomos três métodos para redução de dimensionalidade capazes de contornar estas limitações: Two-dimensional Semi-supervised Dimensionality Reduction (2DSSDR), Two-dimensional Discriminant Principal Component Analysis (2D-DPCA), e Twodimensional Semi-supervised Local Fisher Discriminant Analysis (2D-SELF). Eles operam diretamente com dados bi-dimensionais e também podem explorar informação supervisionada, mesmo que ela esteja disponível apenas para uma pequena parte das amostras. Adicionalmente, um método completamente supervisionado, o Two-dimensional Local Fisher Discriminant Analysis (2D-LFDA) é proposto também. Os métodos são definidos nos termos de um framework bi-dimensional, que foi igualmente criado neste estudo. O framework é capaz de descrever métodos para redução de dimensionalidade baseados em dispersão de forma geral e pode ser usado para derivar outras técnicas bi-dimensionais no futuro. Resultados experimentais mostraram que, como esperado, os novos métodos são mais rápidos e estáveis que as técnicas existentes. Além disto, 2D-SSDR, 2D-SELF, e 2D-LFDA obtiveram taxas de erro competitivas na maior parte das vezes quando comparadas aos métodos tradicionais. Desta forma, estas três técnicas podem ser vistas como alternativas viáveis aos métodos existentes para redução de dimensionalidade.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-07-24T12:11:04Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Dissertação Mestrado Paulo César de Oliveira.pdf: 2358509 bytes, checksum: 36436ca63e0a8098c05718bbee92d36e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-24T12:11:04Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Dissertação Mestrado Paulo César de Oliveira.pdf: 2358509 bytes, checksum: 36436ca63e0a8098c05718bbee92d36e (MD5) Previous issue date: 2015-08-31 / Com a competitividade cada vez maior do mercado, aplicações de alto nível de qualidade são exigidas para a automação de um serviço. Para garantir qualidade de um software, testá-lo visando encontrar falhas antecipadamente é essencial no ciclo de vida de desenvolvimento. O objetivo do teste de software é encontrar falhas que poderão ser corrigidas e consequentemente, aumentar a qualidade do software em desenvolvimento. À medida que o software cresce, uma quantidade maior de testes é necessária para prevenir ou encontrar defeitos, visando o aumento da qualidade. Porém, quanto mais testes são criados e executados, mais recursos humanos e de infraestrutura são necessários. Além disso, o tempo para realizar as atividades de teste geralmente não é suficiente, fazendo com que os defeitos possam escapar. Cada vez mais as empresas buscam maneiras mais baratas e efetivas para detectar defeitos em software. Muitos pesquisadores têm buscado nos últimos anos, mecanismos para prever automaticamente defeitos em software. Técnicas de aprendizagem de máquina vêm sendo alvo das pesquisas, como uma forma de encontrar defeitos em módulos de software. Tem-se utilizado muitas abordagens supervisionadas para este fim, porém, rotular módulos de software como defeituosos ou não para fins de treinamento de um classificador é uma atividade muito custosa e que pode inviabilizar a utilização de aprendizagem de máquina. Neste contexto, este trabalho propõe analisar e comparar abordagens não supervisionadas e semisupervisionadas para detectar módulos de software defeituosos. Para isto, foram utilizados métodos não supervisionados (de detecção de anomalias) e também métodos semi-supervisionados, tendo como base os classificadores AutoMLP e Naive Bayes. Para avaliar e comparar tais métodos, foram utilizadas bases de dados da NASA disponíveis no PROMISE Software Engineering Repository. / Because the increase of market competition then high level of quality applications are required to provide automate services. In order to achieve software quality testing is essential in the development lifecycle with the purpose of finding defect as earlier as possible. The testing purpose is not only to find failures that can be fixed, but improve software correctness and quality. Once software gets more complex, a greater number of tests will be necessary to prevent or find defects. Therefore, the more tests are designed and exercised, the more human and infrastructure resources are needed. However, time to run the testing activities are not enough, thus, as a result, it causes escape defects. Companies are constantly trying to find cheaper and effective ways to software defect detection in earlier stages. In the past years, many researchers are trying to finding mechanisms to automatically predict these software defects. Machine learning techniques are being a research target, as a way of finding software modules detection. Many supervised approaches are being used with this purpose, but labeling software modules as defective or not defective to be used in training phase is very expensive and it can make difficult machine learning use. Considering that this work aims to analyze and compare unsupervised and semi-supervised approaches to software module defect detection. To do so, unsupervised methods (of anomaly detection) and semi-supervised methods using AutoMLP and Naive Bayes algorithms were used. To evaluate and compare these approaches, NASA datasets were used at PROMISE Software Engineering Repository.