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Previous issue date: 2015-06-25 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A teoria sobre aprendizado supervisionado tem avançado significativamente nas últimas
décadas. Diversos métodos são largamente utilizados para resoluções dos mais variados
problemas, citando alguns: sistemas especialistas para obter respostas to tipo verdadeiro/
falso, o modelo Perceptron para separação de classes, Máquina de Vetores Suportes
(SVMs) e o Algoritmo de Margem Incremental (IMA) no intuito de aumentar a margem
de separação, suas versões multi-classe, bem como as redes neurais artificiais, que apresentam
possibilidades de entradas relativamente complexas. Porém, como resolver tarefas
que exigem respostas tão complexas quanto as perguntas?
Tais respostas podem consistir em várias decisões inter-relacionadas que devem ser ponderadas
uma a uma para se chegar a uma solução satisfatória e globalmente consistente.
Será visto no decorrer do trabalho que existem problemas de relevante interesse que apresentam
estes requisitos.
Uma questão que naturalmente surge é a necessidade de se lidar com a explosão combinatória
das possíveis soluções. Uma alternativa encontrada apresenta-se através da construção
de modelos que compactam e capturam determinadas propriedades estruturais
do problema: correlações sequenciais, restrições temporais, espaciais, etc. Tais modelos,
chamados de estruturados, incluem, entre outros, modelos gráficos, tais como redes de
Markov e problemas de otimização combinatória, como matchings ponderados, cortes de
grafos e agrupamentos de dados com padrões de similaridade e correlação.
Este trabalho formula, apresenta e discute estratégias on-line eficientes para predição
estruturada baseadas no princípio de separação de classes derivados do modelo Perceptron
e define um conjunto de algoritmos de aprendizado supervisionado eficientes quando
comparados com outras abordagens.
São também realizadas e descritas duas aplicações experimentais a saber: inferência dos
custos das diversas características relevantes para a realização de buscas em mapas variados
e a inferência dos parâmetros geradores dos grafos de Markov. Estas aplicações têm
caráter prático, enfatizando a importância da abordagem proposta. / The theory of supervised learning has significantly advanced in recent decades. Several
methods are widely used for solutions of many problems, such as expert systems for
answers to true/false, Support Vector Machine (SVM) and Incremental Margin Algorithm
(IMA). In order to increase the margin of separation, as well as its multi-class versions,
in addition to the artificial neural networks which allow complex input data. But how to
solve tasks that require answers as complex as the questions? Such responses may consist
of several interrelated decisions to be considered one by one to arrive at a satisfactory and
globally consistent solution. Will be seen throughout the thesis, that there are problems
of relevant interest represented by these requirements.
One question that naturally arises is the need to deal with the exponential explosion of
possible answers. As a alternative, we have found through the construction of models
that compress and capture certain structural properties of the problem: sequential correlations,
temporal constraints, space, etc. These structured models include, among others,
graphical models, such as Markov networks and combinatorial optimization problems,
such as weighted matchings, graph cuts and data clusters with similarity and correlation
patterns.
This thesis formulates, presents and discusses efficient online strategies for structured
prediction based on the principle of separation of classes, derived from the Perceptron and
defines a set of efficient supervised learning algorithms compared to other approaches.
Also are performed and described two experimental applications: the costs prediction
of relevant features on maps and the prediction of the probabilistic parameters for the
generating Markov graphs. These applications emphasize the importance of the proposed
approach.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/3552 |
| Date | 25 June 2015 |
| Creators | Coelho, Maurício Archanjo Nunes |
| Contributors | Borges, Carlos Cristiano Hasenclever, Fonseca Neto, Raul, Braga, Antonio de Padua, Barreto, André da Motta Salles |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional, UFJF, Brasil, ICE – Instituto de Ciências Exatas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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