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Previous issue date: 2013-07-29 / Várias abordagens têm sido aplicadas à tarefa de seleção de algoritmos. Nesse
contexto, Meta-Aprendizado surge como uma abordagem eficiente para predizer o
desempenho de algoritmos adotando uma estratégia supervisionada. Os exemplos de
treinamento de Meta-Aprendizado (ou meta-exemplos) são construídos a partir de um
repositório de instâncias de problemas (como, por exemplo, um repositório de bases de
dados de classificação). Cada meta-exemplo armazena características descritivas de
uma instância de problema e um rótulo indicando o melhor algoritmo para o problema
(empiricamente identificado entre um conjunto de algoritmos candidatos). Os melhores
algoritmos para novos problemas podem ser preditos se baseando apenas em suas
características descritivas, sem a necessidade de qualquer avaliação empírica
adicional dos algoritmos candidatos. Apesar dos resultados Meta-Aprendizado
requererem a implementação de um número suficiente de instâncias de problemas
para produzir um conjunto rico de meta-exemplos. Abordagens recentes para gerar
conjuntos de dados sintéticos ou manipulado foram adotados com sucesso no contexto
de Meta-Aprendizado. Essas propostas incluem a abordagem de Datasetoids, que é
uma técnica simples de manipulação de dados que permite a geração de novos
conjuntos de dados a partir de bases existentes. Apesar dessas propostas produzirem
dados relevantes para Meta-Aprendizado, eles podem eventualmente produzir
instâncias de problemas redundantes ou até mesmo irrelevantes. Meta-Aprendizado
Ativo surge nesse contexto para selecionar somente as instâncias mais informativas
para a geração de meta-exemplos. Neste trabalho, investigamos o uso de Meta-
Aprendizado Ativo combinado com Datasetoids, focando no uso do algoritmo Random
forest em Meta-Aprendizado. Para selecionar as instâncias de problemas,
implementamos um critério de incerteza baseado em entropia, específico para o
Random forest. Também investigamos o uso de uma técnica de detecção de outliers a
fim de remover a priori os problemas considerados outliers, objetivando melhorar o
desempenho dos métodos de Aprendizagem Ativa. Nossos experimentos revelaram
uma melhora no desempenho do Meta-Aprendizado e uma redução no custo
computacional para a geração de meta-exemplos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/11584 |
| Date | 29 July 2013 |
| Creators | Sousa, Arthur Fernandes Minduca de |
| Contributors | Prudêncio, Ricardo Bastos Cavalcante |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Breton |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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