A qualidade das hipóteses induzidas pelos atuais sistemas de Aprendizado de Máquina depende principalmente da quantidade e da qualidade dos atributos e exemplos utilizados no treinamento. Freqüentemente, resultados experimentais obtidos sobre grandes bases de dados, que possuem muitos atributos irrelevantes, resultam em hipóteses de baixa precisão. Por outro lado, muitos dos sistemas de aprendizado de máquina conhecidos não estão preparados para trabalhar com uma quantidade muito grande de exemplos. Assim, uma das áreas de pesquisa mais ativas em aprendizado de máquina tem girado em torno de técnicas que sejam capazes de ampliar a capacidade dos algoritmos de aprendizado para processar muitos exemplos de treinamento, atributos e classes. Para que conceitos sejam aprendidos a partir de grandes bases de dados utilizando Aprendizado de Máquina, pode-se utilizar duas abordagens. A primeira realiza uma seleção de exemplos e atributos mais relevantes, e a segunda ´e a abordagem de ensembles. Um ensemble ´e um conjunto de classificadores cujas decisões individuais são combinadas de alguma forma para classificar um novo caso. Ainda que ensembles classifiquem novos exemplos melhor que cada classificador individual, eles se comportam como caixas pretas, no sentido de n˜ao oferecer ao usuário alguma explicação relacionada à classificação por eles fornecida. O objetivo deste trabalho é propor uma forma de combinação de classificadores simbólicos, ou seja, classificadores induzidos por algoritmos de AM simbólicos, nos quais o conhecimento é descrito na forma de regras if-then ou equivalentes, para se trabalhar com grandes bases de dados. A nossa proposta é a seguinte: dada uma grande base de dados, divide-se esta base aleatoriamente em pequenas bases de tal forma que é viável fornecer essas bases de tamanho menor a um ou vários algoritmos de AM simbólicos. Logo após, as regras que constituem os classificadores induzidos por esses algoritmos são combinadas em um único classificador. Para analisar a viabilidade do objetivo proposto, foi implementado um sistema na linguagem de programação lógica Prolog, com a finalidade de (a) avaliar regras de conhecimento induzidas por algoritmos de Aprendizado de Máquina simbólico e (b) avaliar diversas formas de combinar classificadores simbólicos bem como explicar a classificação de novos exemplos realizada por um ensemble de classificares simbólicos. A finalidade (a) é implementada pelo Módulo de Análise de Regras e a finalidade (b) pelo Módulo de Combinação e Explicação. Esses módulos constituem os módulos principais do RuleSystem. Neste trabalho, são descritos os métodos de construção de ensembles e de combinação de classificadores encontrados na literatura, o projeto e a documentação do RuleSystem, a metodologia desenvolvida para documentar o sistema RuleSystem, a implementação do Módulo de Combinação e Explicação, objeto de estudo deste trabalho, e duas aplicações do Módulo de Combinação e Explicação. A primeira aplicação utilizou uma base de dados artificiais, a qual nos permitiu observar necessidades de modificações no Módulo de Combinação e Explicação. A segunda aplicação utilizou uma base de dados reais. / The hypothesis quality induced by current machine learning algorithms depends mainly on the quantity and quality of features and examples used in the training phase. Frequently, hypothesis with low precision are obtained in experiments using large databases with a large number of irrelevant features. Thus, one active research area in machine learning is to investigate techniques able to extend the capacity of machine learning algorithms to process a large number of examples, features and classes. To learn concepts from large databases using machine learning algorithms, two approaches can be used. The first approach is based on a selection of relevant features and examples, and the second one is the ensemble approach. An ensemble is a set of classifiers whose individual decisions are combined in some way to classify a new case. Although ensembles classify new examples better than each individual classifier, they behave like black-boxes, since they do not offer any explanation to the user about their classification. The purpose of this work is to consider a form of symbolic classifiers combination to work with large databases. Given a large database, it is equally divided randomly in small databases. These small databases are supplied to one or more symbolic machine learning algorithms. After that, the rules from the resulting classifiers are combined into one classifier. To analise the viability of this proposal, was implemented a system in logic programming language Prolog, called RuleSystem. This system has two purposes; the first one, implemented by the Rule Analises Module, is to evaluate rules induced by symbolic machine learning algorithms; the second one, implemented by the Combination and Explanation Module, is to evaluate several forms of combining symbolic classifiers as well as to explain ensembled classification of new examples. Both principal modules constitute the Rule System. This work describes ensemble construction methods and combination of classifiers methods found in the literature; the project and documentation of RuleSystem; the methodology developed to document the RuleSystem; and the implementation of the Combination and Explanation Module. Two different case studies using the Combination and Explanation Module are described. The first case study uses an artificial database. Through the use of this artificial database, it was possible to improve several of the heuristics used by the the Combination and Explanation Module. A real database was used in the second case study.

A qualidade das hipóteses induzidas pelos atuais sistemas de Aprendizado de Máquina depende principalmente da quantidade e da qualidade dos atributos e exemplos utilizados no treinamento. Freqüentemente, resultados experimentais obtidos sobre grandes bases de dados, que possuem muitos atributos irrelevantes, resultam em hipóteses de baixa precisão. Por outro lado, muitos dos sistemas de aprendizado de máquina conhecidos não estão preparados para trabalhar com uma quantidade muito grande de exemplos. Assim, uma das áreas de pesquisa mais ativas em aprendizado de máquina tem girado em torno de técnicas que sejam capazes de ampliar a capacidade dos algoritmos de aprendizado para processar muitos exemplos de treinamento, atributos e classes. Para que conceitos sejam aprendidos a partir de grandes bases de dados utilizando Aprendizado de Máquina, pode-se utilizar duas abordagens. A primeira realiza uma seleção de exemplos e atributos mais relevantes, e a segunda ´e a abordagem de ensembles. Um ensemble ´e um conjunto de classificadores cujas decisões individuais são combinadas de alguma forma para classificar um novo caso. Ainda que ensembles classifiquem novos exemplos melhor que cada classificador individual, eles se comportam como caixas pretas, no sentido de n˜ao oferecer ao usuário alguma explicação relacionada à classificação por eles fornecida. O objetivo deste trabalho é propor uma forma de combinação de classificadores simbólicos, ou seja, classificadores induzidos por algoritmos de AM simbólicos, nos quais o conhecimento é descrito na forma de regras if-then ou equivalentes, para se trabalhar com grandes bases de dados. A nossa proposta é a seguinte: dada uma grande base de dados, divide-se esta base aleatoriamente em pequenas bases de tal forma que é viável fornecer essas bases de tamanho menor a um ou vários algoritmos de AM simbólicos. Logo após, as regras que constituem os classificadores induzidos por esses algoritmos são combinadas em um único classificador. Para analisar a viabilidade do objetivo proposto, foi implementado um sistema na linguagem de programação lógica Prolog, com a finalidade de (a) avaliar regras de conhecimento induzidas por algoritmos de Aprendizado de Máquina simbólico e (b) avaliar diversas formas de combinar classificadores simbólicos bem como explicar a classificação de novos exemplos realizada por um ensemble de classificares simbólicos. A finalidade (a) é implementada pelo Módulo de Análise de Regras e a finalidade (b) pelo Módulo de Combinação e Explicação. Esses módulos constituem os módulos principais do RuleSystem. Neste trabalho, são descritos os métodos de construção de ensembles e de combinação de classificadores encontrados na literatura, o projeto e a documentação do RuleSystem, a metodologia desenvolvida para documentar o sistema RuleSystem, a implementação do Módulo de Combinação e Explicação, objeto de estudo deste trabalho, e duas aplicações do Módulo de Combinação e Explicação. A primeira aplicação utilizou uma base de dados artificiais, a qual nos permitiu observar necessidades de modificações no Módulo de Combinação e Explicação. A segunda aplicação utilizou uma base de dados reais. / The hypothesis quality induced by current machine learning algorithms depends mainly on the quantity and quality of features and examples used in the training phase. Frequently, hypothesis with low precision are obtained in experiments using large databases with a large number of irrelevant features. Thus, one active research area in machine learning is to investigate techniques able to extend the capacity of machine learning algorithms to process a large number of examples, features and classes. To learn concepts from large databases using machine learning algorithms, two approaches can be used. The first approach is based on a selection of relevant features and examples, and the second one is the ensemble approach. An ensemble is a set of classifiers whose individual decisions are combined in some way to classify a new case. Although ensembles classify new examples better than each individual classifier, they behave like black-boxes, since they do not offer any explanation to the user about their classification. The purpose of this work is to consider a form of symbolic classifiers combination to work with large databases. Given a large database, it is equally divided randomly in small databases. These small databases are supplied to one or more symbolic machine learning algorithms. After that, the rules from the resulting classifiers are combined into one classifier. To analise the viability of this proposal, was implemented a system in logic programming language Prolog, called RuleSystem. This system has two purposes; the first one, implemented by the Rule Analises Module, is to evaluate rules induced by symbolic machine learning algorithms; the second one, implemented by the Combination and Explanation Module, is to evaluate several forms of combining symbolic classifiers as well as to explain ensembled classification of new examples. Both principal modules constitute the Rule System. This work describes ensemble construction methods and combination of classifiers methods found in the literature; the project and documentation of RuleSystem; the methodology developed to document the RuleSystem; and the implementation of the Combination and Explanation Module. Two different case studies using the Combination and Explanation Module are described. The first case study uses an artificial database. Through the use of this artificial database, it was possible to improve several of the heuristics used by the the Combination and Explanation Module. A real database was used in the second case study.

Made available in DSpace on 2017-07-21T14:19:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Voncarlos Marcelo Araujo.pdf: 3791024 bytes, checksum: c5d2b6c030643b2e46f5ae7004f73ca8 (MD5) Previous issue date: 2016-03-04 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The biodiversity of plant species plays a key role in the Earth's ecology, providing food, shelter and maintaining a healthy breathable atmosphere for all living beings. The plants also have medicinal properties and are used for alternative energy sources, such as biofuel. However, the number of plants endangered has gradually increased and the difficulties in the plants manual recognition process, does become a complex and slow task. A viable method for the identification of plants, or to provide a categorization of the plant, is the plant image acquisition and use pattern recognition techniques. In this way, the use of computers, despite having little contribution in the area, can provide important information on the taxonomy of plants, and can serve as a basis for systems that perform tasks such as the selection of certain plants or to guide the specialist for possible decision-making. This paper proposes a method for classification of plants based on collaborative images of the world experts. This method is able to deal with some complexities imposed during the capture of images, as the presence of noise (lighting, shadows and undesirable objects) and plants position variations. To accomplish this task are used texture descriptors based on SIFT, SURF and HOG, which have shown excellent results in several works. To enable testing of the proposed method, we used an image provided by the global task basis for recognition of plants in 2011, ImageCLEF, containing about 2,586 plant samples composed by 41 species divided into two distinct categories: the first one with 13 species and images with presence of noise, and with the second species and 28 sheets of images plotted on a white background. The results of the experiments show that the classifiers trained with texture descriptors are able to achieve good hit rates close to 70%, given the complexity of the problem. Classifiers combination methods have also been used and have been shown capable to improve the performance of classifiers, especially in the test with images that has the presence of noises. / A biodiversidade das espécies de plantas desempenha um papel fundamental na ecologia da Terra, fornecendo alimento, abrigo e mantendo uma atmosfera respirável saudável para todos os seres vivos. As plantas também têm propriedades medicinais e são utilizadas para fontes alternativas de energia, como o biocombustível. No entanto, o número de plantas em risco de extinção tem aumentado gradativamente e as dificuldades presentes no processo manual de reconhecimento de plantas, torna esta tarefa muito complexa e morosa. Uma metodologia viável para a identificação das plantas, ou para fornecer uma categorização de plantas, é a aquisição da imagem da planta e o uso técnicas de reconhecimento de padrões. Dessa forma, o uso da computação, apesar de ainda ter pequena contribuição na área, pode prover informações importantes sobre a taxonomia das plantas, além de poder servir como base para sistemas que executem tarefas como a de seleção de determinado tipo de plantas ou que guiem o especialista para possíveis tomadas de decisões. Neste trabalho é proposto um método para classificação de plantas baseado em imagens colaborativas de especialistas do mundo inteiro. Esse método é capaz de lidar com algumas complexidades impostas durante a captura das imagens, como a presença de ruídos (luminosidade, sombras e objetos indesejáveis) e variações de posições das plantas. Para cumprir essa tarefa são utilizados descritores de textura baseados em SIFT, SURF e HOG, que têm mostrado excelentes resultados em diversos trabalhos. Para possibilitar os testes do método proposto, foi empregada uma base de imagens disponibilizada pela tarefa mundial de reconhecimento de plantas em 2011, ImageCLEF, que contém cerca de 2.586 amostras de plantas composta por 41 espécies divididas em duas categorias distintas: a primeira com 13 espécies e imagens com presença de ruídos, e a segunda com 28 espécies e imagens de folhas plotadas em um fundo branco. Os resultados dos experimentos mostram que os classificadores treinados com descritores de textura são capazes de atingir boas taxas de acertos, próximas a 70%, dada a complexidade do problema. Métodos de combinação de classificadores também foram utilizados e se mostraram capazes de melhorar o desempenho dos classificadores, principalmente nos testes com imagens que tem a presença de ruídos.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jocielma Jerusa Leal Rocha.pdf: 3008647 bytes, checksum: 785c07837e5e5bb39cb7685000c9d145 (MD5) Previous issue date: 2010-07-01 / Classification of mineral deposits into types is traditionally done by experts. Since there are reasons to believe that computational techniques can aid this classification process and make it less subjective, the research and investigation of different methods of clustering and classification to this domain may be appropriate. The way followed by researches in this domain has directed for the use of information available in large public databases and the application of supervised machine learning techniques. This work uses information from mineral deposits available in grade-tonnage models published in the literature to conduct research about the suitability of these three techniques: Decision Tree, Multilayer Perceptron Network and Probabilistic Neural Network. Altogether, 1,861 mineral deposits of 18 types are used. The types refer to grade-tonnage models. Initially, each of these three techniques are used to classify mineral deposits into 18 types. Analysis of these results suggested that some deposits types could be treated as a group and also that the classification could be divided into two levels: the first level to classify deposits considering groups of deposits and the second level to classify deposits previously identified on a group into some of specific type belonging to that group. A series of experiments was carried out in order to build a two levels model from the combination of the techniques used, which resulted in an average accuracy rate of 85% of cases. Patterns of errors occurrence were identified within groups in types of deposits less representative in the database. This represents a promising way to achieve improvement in the process of mineral deposits classification that does not mean increasing in the amount of deposits used or in the amount of characteristics of the deposits. / A classificação de depósitos minerais em tipos tradicionalmente é feita por especialistas no assunto. A possibilidade de que técnicas computacionais auxiliem o processo de classificação e o torne menos subjetivo incentiva a pesquisa e aplicação de diferentes métodos de agrupamento e classificação sobre esse domínio de análise. A evolução das pesquisas nesse domínio tem direcionado os estudos para a utilização de informações disponíveis em grandes bases de dados publicadas e a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina supervisionado. Este trabalho utiliza informações de depósitos minerais disponibilizadas em modelos teor-tonelagem publicados na literatura para proceder a investigação da adequabilidade de três dessas técnicas: Árvore de Decisão, Rede Percéptron Multicamadas e Rede Neural Probabilística. Ao todo, são 1.861 depósitos distribuídos em 18 tipos identificados pelo modelo teor-tonelagem. Inicialmente verificou-se o resultado apresentado por cada uma das três técnicas para a classificação dos depósitos em 18 tipos. A análise desses resultados sugeriu a possibilidade de agrupar esses tipos e dividir a classificação em dois níveis: o primeiro nível para classificar os depósitos considerando o agrupamento de tipos e o segundo nível para classificar os depósitos que resultaram em um grupo em um dos tipos específicos daquele grupo. Uma série de experimentos foi realizada no sentido de construir um modelo de classificação em dois níveis a partir da combinação das técnicas utilizadas, o que resultou em uma taxa de acerto média de 85% dos casos e as principais ocorrências de erros foram identificadas dentro de grupos em tipos de depósitos menos representativos na base de dados. Isso representa uma maneira promissora de conseguir melhoria no processo de classificação de depósitos minerais que não implica no aumento da quantidade de depósitos utilizada ou na quantidade de características dos depósitos.