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Previous issue date: 2017-11-17 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Data classification is a task applied in various areas of knowledge, therefore, the focus of ongoing research. Data classification can be divided according to the available data, which are labeled or not labeled. One approach has proven very effective when working with data sets containing labeled and unlabeled data, this called semi-supervised learning, your objective is to label the unlabeled data by using the amount of labeled data in the data set, improving their success rate. Such data can be classified with more than one label, known as multi-label classification. Furthermore, these data can be organized hierarchically, thus containing a relation therebetween, this called hierarchical classification. This work proposes the use of multi-view semi-supervised learning, which is one of the semissupervisionado learning aspects, in problems of hierarchical multi-label classification, with the objective of investigating whether semi-supervised learning is an appropriate approach to solve the problem of low dimensionality of data. An experimental analysis of the methods found that supervised learning had a better performance than semi-supervised approaches, however, semi-supervised learning may be a widely used approach, because, there is plenty to be contributed in this area / classificação de dados é uma tarefa aplicada em diversas áreas do conhecimento, sendo assim, foco de constantes pesquisas. A classificação de dados pode ser dividida de acordo com a disposição dos dados, sendo estes rotulados ou não rotulados. Uma abordagem vem se mostrando bastante eficiente ao se trabalhar com conjuntos de dados contendo dados rotulados e não rotulados, esta chamada de aprendizado semissupervisionado, seu objetivo é classificar os dados não rotulados através da quantidade de dados rotulados contidos no conjunto, melhorando sua taxa de acerto. Tais dados podem ser classificados com mais de um rótulo, conhecida como classificação multirrótulo. Além disso, estes dados podem estar organizados de forma hierárquica, contendo assim, uma relação entre os mesmos, esta, por sua vez, denominada classificação hierárquica. Neste trabalho é proposto a utilização do aprendizado semissupervisionado multidescrição, que é uma das vertentes do aprendizado semissupervisionado, em problemas de classificação hierárquica multirrótulo, com o objetivo de investigar se o aprendizado semissupervisionado é uma abordagem apropriada para resolver o problema de baixa dimensionalidade de dados. Uma análise experimental dos métodos verificou que o aprendizado supervisionado obteve melhor desempenho contra as abordagens semissupervisionadas, contudo, o aprendizado semissupervisionado pode vir a ser uma abordagem amplamente utilizada, pois, há bastante o que ser contribuído nesta área / 2018-03-14
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:bdtd.ufersa.edu.br:tede/839 |
| Date | 17 November 2017 |
| Creators | Araújo, Hiury Nogueira de |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/8059198436766378, Santos, Araken de Medeiros, Araújo, Daniel Sabino Amorim de, Canuto, Anne Magaly de Paula |
| Publisher | Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, UFERSA, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFERSA, instname:Universidade Federal Rural do Semi-Árido, instacron:UFERSA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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