[pt] Os conceitos do mundo real muitas vezes não são estáveis: eles
mudam com o tempo. Assim como os conceitos, a distribuição de dados
também pode se alterar. Este problema de mudança de conceitos ou
distribuição de dados é conhecido como concept drift e é um desafio para um
modelo na tarefa de aprender a partir de dados. Este trabalho apresenta um
novo modelo neuroevolutivo com inspiração quântica, baseado em um comitê
de redes neurais do tipo Multi-Layer Perceptron (MLP), para a aprendizagem
em ambientes não estacionários, denominado NEVE (Neuro-EVolutionary
Ensemble). Também apresenta um novo mecanismo de detecção de concept
drift, denominado DetectA (Detect Abrupt) com a capacidade de detectar
mudanças tanto de forma proativa quanto de forma reativa. O algoritmo
evolutivo com inspiração quântica binário-real AEIQ-BR é utilizado no NEVE
para gerar automaticamente novos classificadores para o comitê, determinando
a topologia mais adequada para a nova rede, selecionando as variáveis de
entrada mais apropriadas e determinando todos os pesos da rede neural MLP.
O algoritmo AEIQ-R determina os pesos de votação de cada rede neural
membro do comitê, sendo possível utilizar votação por combinação linear,
votação majoritária ponderada e simples. São implementadas quatro diferentes
abordagens do NEVE, que se diferem uma da outra pela forma de detectar e
tratar os drifts ocorridos. O trabalho também apresenta resultados de
experimentos realizados com o método DetectA e com o modelo NEVE em
bases de dados reais e artificiais. Os resultados mostram que o detector se
mostrou robusto e eficiente para bases de dados de alta dimensionalidade,
blocos de tamanho intermediário, bases de dados com qualquer proporção de
drift e com qualquer balanceamento de classes e que, em geral, os melhores
resultados obtidos foram usando algum tipo de detecção. Comparando a
acurácia do NEVE com outros modelos consolidados da literatura, verifica-se
que o NEVE teve acurácia superior na maioria dos casos. Isto reforça que a
abordagem por comitê neuroevolutivo é uma escolha robusta para situações
em que as bases de dados estão sujeitas a mudanças repentinas de
comportamento. / [en] Real world concepts are often not stable: they change with time. Just as
the concepts, data distribution may change as well. This problem of change in
concepts or distribution of data is known as concept drift and is a challenge for
a model in the task of learning from data. This work presents a new
neuroevolutive model with quantum inspiration called NEVE (Neuro-
EVolutionary Ensemble), based on an ensemble of Multi-Layer Perceptron
(MLP) neural networks for learning in non-stationary environments. It also
presents a new concept drift detection mechanism, called DetectA (DETECT
Abrupt) with the ability to detect changes both proactively as reactively. The
evolutionary algorithm with binary-real quantum inspiration AEIQ-BR is used in
NEVE to automatically generate new classifiers for the ensemble, determining
the most appropriate topology for the new network and by selecting the most
appropriate input variables and determining all the weights of the neural
network. The AEIQ-R algorithm determines the voting weight of each neural
network ensemble member, and you can use voting by linear combination and
voting by weighted or simple majority. Four different approaches of NEVE are
implemented and they differ from one another by the way of detecting and
treating occurring drifts. The work also presents results of experiments
conducted with the DetectA method and with the NEVE model in real and
artificial databases. The results show that the detector has proved efficient and
suitable for data bases with high-dimensionality, intermediate sized blocks, any
proportion of drifts and with any class balancing. Comparing the accuracy of
NEVE with other consolidated models in the literature, it appears that NEVE
had higher accuracy in most cases. This reinforces that the neuroevolution
ensemble approach is a robust choice to situations in which the databases are
subject to sudden changes in behavior.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:26748 |
| Date | 04 July 2016 |
| Creators | TATIANA ESCOVEDO |
| Contributors | MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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