[pt] O aprendizado supervisionado é, hoje, o ramo do aprendizado de máquina
central para a maioria das inovações nos negócios. A abordagem depende de
ter grandes quantidades de dados rotulados, suficiente para ajustar funções com a precisão necessária. No entanto, pode ser caro obter dados rotulados ou criar os rótulos através de um processo de anotação. O aprendizado semisupervisionado (SSL) é usado para rotular com precisão os dados a partir de
pequenas quantidades de dados rotulados utilizando técnicas de aprendizado
não supervisionado. Uma técnica de rotulagem é a propagação de rótulos.
Neste trabalho, usamos especificamente o algoritmo Consensus rate-based label
propagation (CRLP). Este algoritmo depende do uma função de consenso para
a propagação. Uma possível função de consenso é a matriz de co-associação
que estima a probabilidade dos pontos i e j pertencem ao mesmo grupo. Neste trabalho, observamos que a matriz de co-associação contém informações
valiosas para tratar esse tipo de problema. Quando nenhum dado está rotulado, é comum escolher aleatoriamente, com probabilidade uniforme, os dados a serem rotulados manualmente, a partir dos quais a propagação procede. Este
trabalho aborda o problema de seleção de um conjunto de tamanho fixo de
dados para serem rotulados manualmente que propiciem uma melhor precisão
no algoritmo de propagação de rótulos. Três técnicas de seleção, baseadas
em princípios de amostragem estocástica, são propostas: Stratified Sampling
(SS), Probability (P), and Stratified Sampling - Probability (SSP). Eles são
todos baseados nas informações embutidas na matriz de co-associação. Os
experimentos foram realizados em 15 conjuntos de benchmarks e mostraram
resultados muito interessantes. Não só, porque eles fornecem uma seleção
mais equilibrada quando comparados a uma seleção aleatória, mas também
melhoram os resultados de precisão na propagação de rótulos. Em outro
contexto, essas estratégias também foram testadas dentro de um processo de
aprendizagem ativa, obtendo também bons resultados. / [en] Supervised learning is, today, the branch of Machine Learning central
to most business disruption. The approach relies on having amounts of labeled
data large enough to learn functions with the required approximation.
However, labeled data may be expensive, to obtain or to construct through
a labeling process. Semi-supervised learning (SSL) strives to label accurately data from small amounts of labeled data and the use of unsupervised learning techniques. One labeling technique is label propagation. We use specifically the Consensus rate-based label propagation (CRLP) in this work. A consensus function is central to the propagation. A possible consensus function is a coassociation
matrix that estimates the probability of data points i and j belong to the same group. In this work, we observe that the co-association matrix has valuable information embedded in it. When no data is labeled, it is common to choose with a uniform probability randomly, the data to manually label, from which the propagation proceeds. This work addresses the problem of selecting
a fixed-size set of data points to label (manually), to improve the label propagation algorithm s accuracy. Three selection techniques, based on stochastic sampling principles, are proposed: Stratified Sampling (SP), Probability (P), and Stratified Sampling - Probability (SSP). They are all based on the information embedded in the co-association matrix. Experiments were carried out on 15 benchmark sets and showed exciting results. Not only because they provide a more balanced selection when compared to a uniform random selection, but also improved the accuracy results of a label propagation method. These strategies were also tested inside an active learning process in a different
context, also achieving good results.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:54776 |
| Date | 16 September 2021 |
| Creators | SONIA FIOL GONZALEZ |
| Contributors | HELIO CORTES VIEIRA LOPES |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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