CALDAS, Weslley Lioba. Proposta de dois métodos semi-supervisionados baseados na Máquina de Aprendizagem Mínima utilizando Co-Training. 2017. 59 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação)-Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017. / Submitted by Jonatas Martins (jonatasmartins@lia.ufc.br) on 2017-08-22T13:55:44Z
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Previous issue date: 2017 / Semi-supervised learning is an important fild of machine learning, combining the use of labeled data with unlabelled data, and has gained attention of academic community in the last years. This is mainly due to the large amount of data available and the work required to label these data, making semi-supervised learning an attractive methodology because it requires a reduced amount of labeled data. Regarding the various approaches of semi-supervised learning, Co-Training has become popular because of its simple formulation and promising results in different areas. In this work, we propose Co-MLM, a semi-supervised method that uses the Minimal Learning Machine (MLM), a recent proposed supervised method, in conjunction with the Co-Training methodology. In addition, we also propose a quick version of this same method, named Fast Co-MLM, using as base classifier the NN-MLM method, an MLM variant. Both methods were compared using data sets from the UCI, UCF and DataGov repositories, demonstrating ability to learn about unlabeled data, and promising results when compared with other Co-training based algorithms. / O aprendizado semi-supervisionado é um importante ramo de aprendizado de máquina, que combina dados rotulados com dados não rotulados, tendo ganho bastante atenção da comunidade acadêmica nos últimos anos. Isso se deve principalmente a grande quantidade de dados disponíveis e o trabalho necessário para rotular estes dados, tornando o aprendizado semi-supervisionado uma metodologia atrativa por necessitar de uma quantidade relativamente reduzida de dados rotulados. Acerca das diversas abordagens de aprendizado semi-supervisionado, Co-Training tem se tornado popular devido a sua formulação simples e resultados promissores em diferentes áreas. Neste trabalho propõem-se Co-MLM, um método semi-supervisionado que utiliza o recente método supervisionado Máquina de Aprendizagem Mínima, do inglês Minimal Learning Machine (MLM) em conjunto com a metodologia Co-Training. Além disso, propõem-se também uma versão rápida deste mesmo método, nomeada de Fast Co-MLM, usando como classificador
base NN-MLM, uma variante do MLM. Ambos os métodos foram comparados utilizando conjuntos de dados proveniente dos repositórios UCI, UCF e DataGov, demonstrando capacidade de aprender sobre dados não rotulados, além de resultados promissores quando comparados com outros algoritmos baseados em Co-Training.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufc.br:riufc/24913 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Caldas, Weslley Lioba |
| Contributors | Gomes, João Paulo Pordeus, Alcântara, João Fernando Lima |
| 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 UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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