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Previous issue date: 2010-08-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Inductive learning is, traditionally, categorized as supervised and unsupervised.
In supervised learning, the learning method is given a labeled data set (classes
of data are known). Those data sets are adequate for problems of classification
and regression. In unsupervised learning, unlabeled data are analyzed in order to
identify structures embedded in data sets.
Typically, clustering methods do not make use of previous knowledge, such as
classes labels, to execute their job. The characteristics of recently acquired data
sets, great volume and mixed attribute structures, contribute to research on better
solutions for machine learning jobs.
The proposed research fits into this context. It is about semi-supervised fuzzy
clustering applied to the generation of sets of fuzzy rules. Semi-supervised clustering
does its job by embodying some previous knowledge about the data set. The
clustering results are, then, useful for labeling the remaining unlabeled data in the
set. Following that, come to action the supervised learning algorithms aimed at
generating fuzzy rules.
This document contains theoretic concepts, that will help in understanding the
research proposal, and a discussion about the context wherein is the proposal.
Some experiments were set up to show that this may be an interesting solution for
machine learning jobs that have encountered difficulties due to lack of available
information about data. / O aprendizado indutivo é, tradicionalmente, dividido em supervisionado e não
supervisionado. No aprendizado supervisionado é fornecido ao método de aprendizado
um conjunto de dados rotulados (dados que tem a classe conhecida). Estes
dados são adequados para problemas de classificação e regressão. No aprendizado
não supervisionado são analisados dados não rotulados, com o objetivo de
identificar estruturas embutidas no conjunto.
Tipicamente, métodos de agrupamento não se utilizam de conhecimento prévio,
como rótulos de classes, para desempenhar sua tarefa. A característica de conjuntos
de dados atuais, grande volume e estruturas de atributos mistas, contribui
para a busca de melhores soluções para tarefas de aprendizado de máquina.
É neste contexto em que se encaixa esta proposta de pesquisa. Trata-se da
aplicação de métodos de agrupamento fuzzy semi-supervisionados na geração de
bases de regras fuzzy. Os métodos de agrupamento semi-supervisionados realizam
sua tarefa incorporando algum conhecimento prévio a respeito do conjunto de dados.
O resultado do agrupamento é, então, utilizado para rotulação do restante do
conjunto. Em seguida, entram em ação algoritmos de aprendizado supervisionado
que tem como objetivo gerar regras fuzzy.
Este documento contém conceitos teóricos para compreensão da proposta de
trabalho e uma discussão a respeito do contexto onde se encaixa a proposta. Alguns
experimentos foram realizados a fim de mostrar que esta pode ser uma solução
interessante para tarefas de aprendizado de máquina que encontram dificuldades
devido à falta de informação disponível sobre dados.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/7061 |
| Date | 27 August 2010 |
| Creators | Lopes, Priscilla de Abreu |
| Contributors | Camargo, Heloisa de Arruda |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Câmpus São Carlos, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, UFSCar |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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