Dada a grande quantidade de dados gerados atualmente, apenas uma pequena porção dos mesmos pode ser rotulada manualmente por especialistas humanos. Isso é um desafio comum para aplicações de aprendizagem de máquina. Aprendizado semi-supervisionado aborda este problema através da manipulação dos dados não rotulados juntamente aos dados rotulados. Entretanto, se apenas uma quantidade limitada de exemplos rotulados está disponível, o desempenho da tarefa de aprendizagem de máquina (e.g., classificação) pode ser não satisfatória. Diversas soluções abordam este problema através do uso de uma ensemble de classificadores, visto que essa abordagem aumenta a diversidade dos classificadores. Algoritmos como o co-training e o tri-training utilizam múltiplas partições de dados ou múltiplos algoritmos de aprendizado para melhorar a qualidade da classificação de instâncias não rotuladas através de concordância por maioria simples. Além disso, existem abordagens que estendem esta ideia e adotam processos de votação menos triviais para definir os rótulos, como eleição por maioria ponderada, por exemplo. Contudo, estas soluções requerem que os rótulos possuam um certo nível de confiança para serem utilizados no treinamento. Consequentemente, nem toda a informação disponível é utilizada. Por exemplo: informações associadas a níveis de confiança baixos são totalmente ignoradas. Este trabalho propõe uma abordagem chamada social-training, que utiliza toda a informação disponível na tarefa de aprendizado semi-supervisionado. Para isto, múltiplos classificadores heterogêneos são treinados com os dados rotulados e geram diversas classificações para as mesmas instâncias não rotuladas. O social-training, então, agrega estes resultados em um único rótulo por meio de funções de escolha social que trabalham com agregação de rankings sobre as instâncias. Especificamente, a solução trabalha com casos de classificação binária. Os resultados mostram que trabalhar com o ranking completo, ou seja, rotular todas as instâncias não rotuladas, é capaz de reduzir o erro de classificação para alguns conjuntos de dados da base da UCI utilizados. / Given the huge quantity of data currently being generated, just a small portion of it can be manually labeled by human experts. This is a challenge for machine learning applications. Semi-supervised learning addresses this problem by handling unlabeled data alongside labeled ones. However, if only a limited quantity of labeled examples is available, the performance of the machine learning task (e.g., classification) can be very unsatisfactory. Many solutions address this issue by using a classifier ensemble because this increases diversity. Algorithms such as co-training and tri-training use multiple views or multiple learning algorithms in order to improve the classification of unlabeled instances through simple majority agreement. Also, there are approaches that extend this idea and adopt less trivial voting processes to define the labels, like weighted majority voting. Nevertheless, these solutions require some confidence level on the label in order to use it for training. Hence, not all information is used, i.e., information associated with low confidence level is disregarded completely. An approach called social-training is proposed, which uses all information available in the semi-supervised learning task. For this, multiple heterogeneous classifiers are trained with the labeled data and generate diverse classifications for the same unlabeled instances. Social-training then aggregates these results into a single label by means of social choice functions that work with rank aggregation over the instances. The solution addresses binary classification cases. The results show that working with the full ranking, i.e., labeling all unlabeled instances, is able to reduce the classification error for some UCI data sets used.

Smart Cyber-Physical Systems (sCPS) are complex systems performing smart coordination that often require decentralized and network resilient operation. New development in the fields of the robotic systems, Industry 4.0 and autonomous vehicular system brings challenges that can be tackled with deployment of ensemble based sCPS, but require further refinement in terms of network resilience and data propagation. This thesis maps the use cases of the sCPS in the aforementioned domains, discusses requirements on the ensemble based architecture in terms of network properties, and proposes recommendations and technical means that help to design network aware ensemble based sCPS. The proposed solutions are evaluated by the means of target systems simulation using state of the art realistic network and vehicular simulators.

abstract: This study seeks to identify the unwritten rules and standards of professional conduct followed by the music community. Its central source of information is a pair of surveys sent to professional musicians, specifically members of large instrumental ensembles across the United States. The first survey posed multiple-choice questions on topics related to personal professional standards, rehearsal and concert etiquette and protocol, and ethical obligations. The second survey followed up with consenting individual participants and requested stories and anecdotes from the respondents’ professional careers. The surveys yielded 70 responses from the initial 350 solicitations, representing 35 professional ensembles in 30 cities and 20 states, 18 different instruments, 41 principal players, and nearly 2,000 combined years of professional music experience. The findings shed light on many specific aspects of professionalism in the music community, and they demonstrate that an unwritten code of largely understood and observed expectations both exists and varies minimally throughout professional ensembles across the United States. The consummate professional musician is prompt, prepared, and observant of an array of expectations generated by the routines and hierarchies of rehearsals and concerts. Understanding the professional attributes and practices of successful ensemble members is important to aspiring musicians, and so this study is intended as a useful resource both for students and their teachers. / Dissertation/Thesis / Doctoral Dissertation Music 2016

Dada a grande quantidade de dados gerados atualmente, apenas uma pequena porção dos mesmos pode ser rotulada manualmente por especialistas humanos. Isso é um desafio comum para aplicações de aprendizagem de máquina. Aprendizado semi-supervisionado aborda este problema através da manipulação dos dados não rotulados juntamente aos dados rotulados. Entretanto, se apenas uma quantidade limitada de exemplos rotulados está disponível, o desempenho da tarefa de aprendizagem de máquina (e.g., classificação) pode ser não satisfatória. Diversas soluções abordam este problema através do uso de uma ensemble de classificadores, visto que essa abordagem aumenta a diversidade dos classificadores. Algoritmos como o co-training e o tri-training utilizam múltiplas partições de dados ou múltiplos algoritmos de aprendizado para melhorar a qualidade da classificação de instâncias não rotuladas através de concordância por maioria simples. Além disso, existem abordagens que estendem esta ideia e adotam processos de votação menos triviais para definir os rótulos, como eleição por maioria ponderada, por exemplo. Contudo, estas soluções requerem que os rótulos possuam um certo nível de confiança para serem utilizados no treinamento. Consequentemente, nem toda a informação disponível é utilizada. Por exemplo: informações associadas a níveis de confiança baixos são totalmente ignoradas. Este trabalho propõe uma abordagem chamada social-training, que utiliza toda a informação disponível na tarefa de aprendizado semi-supervisionado. Para isto, múltiplos classificadores heterogêneos são treinados com os dados rotulados e geram diversas classificações para as mesmas instâncias não rotuladas. O social-training, então, agrega estes resultados em um único rótulo por meio de funções de escolha social que trabalham com agregação de rankings sobre as instâncias. Especificamente, a solução trabalha com casos de classificação binária. Os resultados mostram que trabalhar com o ranking completo, ou seja, rotular todas as instâncias não rotuladas, é capaz de reduzir o erro de classificação para alguns conjuntos de dados da base da UCI utilizados. / Given the huge quantity of data currently being generated, just a small portion of it can be manually labeled by human experts. This is a challenge for machine learning applications. Semi-supervised learning addresses this problem by handling unlabeled data alongside labeled ones. However, if only a limited quantity of labeled examples is available, the performance of the machine learning task (e.g., classification) can be very unsatisfactory. Many solutions address this issue by using a classifier ensemble because this increases diversity. Algorithms such as co-training and tri-training use multiple views or multiple learning algorithms in order to improve the classification of unlabeled instances through simple majority agreement. Also, there are approaches that extend this idea and adopt less trivial voting processes to define the labels, like weighted majority voting. Nevertheless, these solutions require some confidence level on the label in order to use it for training. Hence, not all information is used, i.e., information associated with low confidence level is disregarded completely. An approach called social-training is proposed, which uses all information available in the semi-supervised learning task. For this, multiple heterogeneous classifiers are trained with the labeled data and generate diverse classifications for the same unlabeled instances. Social-training then aggregates these results into a single label by means of social choice functions that work with rank aggregation over the instances. The solution addresses binary classification cases. The results show that working with the full ranking, i.e., labeling all unlabeled instances, is able to reduce the classification error for some UCI data sets used.

Neste trabalho estudamos alguns modelos com conservacao de particulas, que apresentam uma transicao de fase entre um estado estacionario ativo e infinitos estados absorventes. Os estados ativos de cada modelo sao compostos por configuracoes equiprovaveis, correspondendo, de acordo com a formulacao gibbsiana da Mecanica Estatistica, a um ensemble microcanonico. Efetuando uma mudanca de ensemble, podemos calcular as grandezas fisicas para cada um destes modelos utilizando a tecnica de matrizes de transferencia, explicada neste trabalho. Realizamos simulacoes destes modelos e confirmamos as hipoteses que sustentam o uso desta tecnica. Por fim, analisamos dois modelos derivados dos anteriores que nao podem ser estudados com base nesta tecnica. / In this work we studied some models with particle conservation which present a phase transition between an active stationary state and infinitely many absorbing states. The active states of each model consist of equiprobable configurations, corresponding, according to Gibbs's formulation of Statistical Mechanics, to a microcanonical ensemble. Carrying out an ensemble change, we can calculate the physical quantities for each one of these models using the transfer matrix technique, explained in this work. We performed simulations of these models and confirmed the hypothesis that sustain the use of this technique. Finally, we analysed two models derived from the previous ones for which this technique cannot be applied.

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:43Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6893_1.pdf: 1450479 bytes, checksum: 95b4efd197f11e32606faea17b6fa02c (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Esta dissertação apresenta um novo método de otimização de redes neurais artificiais para composição de ensembles de redes neurais artificiais. O método proposto combina o algoritmo evolucionário Evolução Diferencial com Vizinhança Global e Local (DEGL - Differential Evolution with Global and Local Neighborhood) com três técnicas multimodais: fitness sharing, especiação e simple subpopulation scheme. Para uma boa generalização de um ensemble seus componentes devem apresentar duas características: bom desempenho e diversidade. Como o poder de generalização de uma rede neural artificial está intimamente relacionado à sua arquitetura e aos seus pesos iniciais, para atingir bom desempenho, as redes neurais artificiais foram construídas de maneira automática através do algoritmo evolucionário. Para manter a diversidade entre as redes e para que um maior número de soluções ótimas fosse encontrado, técnicas multimodais foram incorporadas ao algoritmo evolucionário. O desempenho deste método é investigado através de experimentos realizados em seis bases benchmarks de aprendizagem de máquina para problemas de classificação. O método proposto se mostrou competitivo quando comparado a outros métodos da literatura e estatisticamente relevante quando comparado a métodos baseados em seus componentes

Orientadora: Profa. Dra. Patrícia Belfiore Fávero / Coorientador: Prof. Dr. Marcelo de Souza Lauretto / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, Santo André, 2017. / Big data trouxe vários desafios para os conceitos dos algoritmos de mineração de dados, a iniciar pelas limitações de memória e tempo, bem como dados de natureza e distribuição com variação constante. Essa massa de dados interessa públicos diversos pelas informações intrínsecas em seu interior e a análise de dados é uma importante fonte estratégica aplicada com objetivos de conhecimento, desenvolvimento e planejamento. Nos últimos anos, diversos métodos baseados em ensembles de classificadores têm sido propostos. Nesses métodos, a idéia central é construir vários classificadores "fracos" para formar um classificador "robusto", que utiliza como convergência a soma (ponderada) dos votos dos subclassificadores nas possíveis classes. Os objetivos deste trabalho foram realizar análises comparativas de desempenho de classificadores de Big Data das famílias de árvores de classificação quando combinados na forma de ensembles (ou metaclassificadores) bagging e boosting. Foi implementado um ambiente de testes, utilizando algoritmos de árvores de classificação sobre datasets públicos a fim de verificar três itens fundamentais: a . Para um certo algoritmo de classificação, a configuração de ensemble (entre Bagging e Boosting) que resulta em maior acurácia. b . Para um certo tipo de ensemble, o melhor algoritmo de classificação. c . A possibilidade de identificar as famílias de Big Data (agrupado segundo um conjunto de características) em que cada tipo de classificador possui melhor desempenho. Os resultados indicaram que o ensemble Boosting apresenta acurácia superior para um número maior das amostras testadas em comparação com os demais algoritmos abordados. Entre os classificadores, sugere-se que representantes de árvores de decisão são suscetíveis à escolha do método de ensemble e, principalmente, da amostra. A análise da aplicação dos ensembles sobre as amostras e as características dos conjuntos exibiu resultados muito variáveis, entretanto notou-se uma melhoria de desempenho quando a classificação é binária. / Big data has brought several challenges to the concepts of data mining algorithms, starting with the limitations of memory and time, as well as data of nature and distribution with constant variation. This mass of data interests diverse publics by the intrinsic information inside and the data analysis is an important strategic source applied with objectives of knowledge, development and planning. In recent years, several methods based on ensembles of classifiers have been proposed. In those methods, the central idea is to construct several "weak" classifiers to form a "robust" classifier, which uses as a convergence the (weighted) sum of the subclassifier¿s votes in the possible classes. The objectives of this work were to perform comparative performance analysis of Big Data classifiers of the classification tree families when combined in the form of bagging and boosting ensembles (or metaclassifiers). A test environment was implemented using classification tree algorithms on public datasets in order to verify three fundamental items: a . For a certain classification algorithm, the ensemble configuration (between Bagging and Boosting) results in greater accuracy. b . For a certain type of ensemble, the best classification algorithm. c . The possibility of identifying Big Data families (grouped according to a set of characteristics) in which each type of classifier performs better. The results indicated that the Boosting ensemble presents superior accuracy for a larger number of samples tested in comparison to the other algorithms. Among the classifiers, it is suggested that representatives of decisions trees are susceptible to the choice of the ensemble method and, mainly, of the sample. The ensembles application analysis on the samples and the characteristics of the sets showed very variable results, however a performance improvement was noticed when the classification was binary.

Ruído pode ser definido como um exemplo em um conjunto de dados que aparentemente é inconsistente com o restante dos dados existentes, pois não segue o mesmo padrão dos demais. Ruídos em conjuntos de dados podem reduzir o desempenho das técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) empregadas e aumentar o tempo de construção da hipótese induzida, assim como sua complexidade. Dados são geralmente coletados por meio de medições realizadas em um domínio de interesse. Nesse sentido, nenhum conjunto de dados é perfeito. Erros de medições, dados incompletos, errados, corrompidos ou distorcidos, falhas humanas ou dos equipamentos utilizados, dentre muitos outros fatores, contribuem para a contaminação dos dados, e isso é particularmente verdadeiro para dados com elevada dimensionalidade. Sendo assim, a detecção de ruídos é uma tarefa crítica, principalmente em ambientes que exigem segurança e confiabilidade, uma vez que a presença desses pode indicar situações que degradam o desempenho do sistema ou a segurança e confiabilidade das informações. Algoritmos para a detecção e remoção de ruídos podem aumentar a confiabilidade de conjuntos de dados ruidosos. Nesse âmbito, esse trabalho investiga técnicas de detecção de ruído baseadas em distância, em que a remoção de ruídos é feita em uma etapa de pré-processamento, aplicadas a problemas de classificação de dados de Expressão Gênica, caracterizados pela presença de ruídos, elevada dimensionalidade e complexidade. O objetivo é melhorar o desempenho das técnicas de AM empregadas para solucioná-los. Por fim, combinações de técnicas de detecção de ruído são implementadas de modo a analisar a possibilidade de melhorar, ainda mais, o desempenho obtido. / Noise can be defined as an example which seems to be inconsistent with the remaining ones in a data set. The presence of noise in data sets can decrease the performance of Machine Learning (ML) techniques in the problem analysis and also increase the time taken to build the induced hypothesis and its complexity. Data are collected from measurements made which represent a given domain of interest. In this sense, no data set is perfect. Measurement errors, incomplete, corrupted, wrong or distorted examples, equipment problems or human fails, besides many other related factors, help contaminating the data, and this is particularly true for data sets with high dimensionality. For this reason, noise detection is a critical task, specially in domains which demand security and trustworthiness, since the presence of noise can lead to situations which degrade the system performance or the security and trustworthiness of the involved information. Algorithms to detect and remove noise may increase trustworthiness of noisy data sets. Based on that, this work evaluates distance-based noise detection techniques, in which noise removal is done by a pre-processing phase, in gene expression classification problems, characterized by the presence of noise, high dimensionality and complexity. The objective is to improve the performance of ML techniques used to solve these problems. Next, ensembles of noise detection techniques are developed in order to analyze the possibility to further improve the performance obtained.

This lecture-recital paper deals with some of the music of the early 1900's, examining both original xylophone solos and piano rags arranged for the xylophone. An attempt is made to identify the role of the xylophone in ragtime music and its implications for the present day xylophonist. In this investigation a brief history of ragtime music is presented along with the history of the xylophone. The history of ragtime is traced from its beginnings around 1890 to its decline during the 1930's, developing from cakewalks and folk rags into its various styles of Classic rags, Popular rags, Advanced rags, and Novelty rags. The history of the xylophone is traced from the middle ages to its emergence as an orchestral instrument, popularized by a Polish Jew named Michael Josef Gusikov during the early 1800"s. The popularity of the xylophone in the United States increased along with that of ragtime music; from approximately 1890 to 1935 the xylophone experienced what most refer to as its "golden age." Many solos for the instrument, both original and transcribed, were published toward the end of this era. As the popularity of the xylophone declined, these solos went out of print.

L'Extraction de connaissances dans les bases de données est un processus qui vise à extraire un ensemble réduit de connaissances à fortes valeurs ajoutées à partir d'un grand volume de données. La fouille de données, l'une des étapes de ce processus, regroupe un certain nombre de taches, telles que : le clustering, la classification, l'extraction de règles d'associations, etc.La problématique d'extraction de règles d'association nécessite l'étape d'extraction de motifs fréquents. Nous distinguons plusieurs catégories de motifs : les motifs classiques, les motifs flous, les motifs graduels, les motifs séquentiels. Ces motifs diffèrent selon le type de données à partir desquelles l'extraction est faite et selon le type de corrélation qu'ils présentent.Les travaux de cette thèse s'inscrivent dans le contexte d'extraction de motifs graduels, flous et clos. En effet, nous définissons de nouveaux systèmes de clôture de la connexion de Galois relatifs, respectivement, aux motifs flous et graduels. Ainsi, nous proposons des algorithmes d'extraction d'un ensemble réduit pour les motifs graduels et les motifs flous.Nous proposons également deux approches d'extraction de motifs graduels flous, ceci en passant par la génération automatique des fonctions d'appartenance des attributs.En se basant sur les motifs flous clos et graduels clos, nous définissons des bases génériques de toutes les règles d'association graduelles et floues. Nous proposons également un système d'inférence complet et valide de toutes les règles à partir de ces bases. / Knowledge discovery in databases is a process aiming at extracting a reduced set of valuable knowledge from a huge amount of data. Data mining, one step of this process, includes a number of tasks, such as clustering, classification, of association rules mining, etc.The problem of mining association rules requires the step of frequent patterns extraction. We distinguish several categories of frequent patterns: classical patterns, fuzzy patterns, gradual patterns, sequential patterns, etc. All these patterns differ on the type of the data from which the extraction is done and the type of the relationship that represent.In this thesis, we particularly contribute with the proposal of fuzzy and gradual patterns extraction method.Indeed, we define new systems of closure of the Galois connection for, respectively, fuzzy and gradual patterns. Thus, we propose algorithms for extracting a reduced set of fuzzy and gradual patterns.We also propose two approaches for automatically defining fuzzy modalities that allow obtaining relevant fuzzy gradual patterns.Based on fuzzy closed and gradual closed patterns, we define generic bases of fuzzy and gradual association rules. We thus propose a complet and valid inference system to derive all redundant fuzzy and gradual association rules.