Aprendizado ativo para agrupamento de dados com restrições

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Fernandes, Matheus Campos
Orientador(a): Covões, Thiago Ferreira
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do ABC
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
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Resumo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel Superior
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisAprendizado ativo para agrupamento de dados com restrições2019-12-17Covões, Thiago FerreiraFernandes, Matheus CamposUniversidade Federal do ABCPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUFABCporAGRUPAMENTO DE DADOS COM RESTRIÇÕESAPRENDIZADO ATIVOAPRENDIZADO SEMISSUPERVISIONADOALGORITMOS EVOLUTIVOSCLASSIFICAÇÃO DE PLÂNCTONCONSTRAINED CLUSTERINGACTIVE LEARNINGSEMI-SUPERVISED LEARNINGEVOLUTIONARY ALGORITHMSPLANKTON CLASSIFICATIONPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - UFABCCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel SuperiorO interesse em aprendizado semissupervisionado tem crescido devido ao alto custo de rotular dados para análise. Paralelamente, o Aprendizado Ativo (AA) visa minimizar o custo da construção de bases de dados rotuladas, buscando identificar quais dados não rotulados são mais relevantes para o aprendizado, considerando os rótulos que já se tem disponíveis. Neste trabalho, é analisada a combinação de AA com aprendizado semissupervisionado, em especial com Agrupamento de Dados com Restrições (ADR). Neste último tipo de aprendizado, ao invés de termos disponíveis rótulos de classe para um conjunto de objetos, somos informados se alguns pares de objetos devem estar no mesmo grupo ou em grupos diferentes. Em algumas aplicações, a identificação desse tipo de restrições envolve um custo reduzido, já que consiste em menos informação do que um rótulo de classe. Este trabalho propõe diferentes estratégias de AA com o aprendizado de Modelos de Mistura de Gaussianas por um Algoritmo Evolutivo de ADR. Foram realizadas avaliações empíricas com 14 bases de dados conhecidas para medir os impactos de cada estratégia, quando comparadas com algoritmos supervisionados e um algoritmo estado-da-arte de AA para ADR. Adicionalmente a essa avaliação, desenvolvemos um estudo de caso relativo ao problema de classificação de plâncton. Apesar do alto custo de rotulação, este problema é abordado em poucos trabalhos no contexto de AA. O objetivo deste estudo de caso é, além de avaliar os métodos desenvolvidos em uma aplicação real, fornecer uma ferramenta que auxilie a classificação de plâncton, minimizando a interação com um especialista.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=121957&midiaext=78866http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=121957&midiaext=78866/index.php?codigo_sophia=121957&midiaext=78867application/pdfapplication/pdfreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-04-02T21:55:53Zoai:BDTD:121957Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2025-04-04T23:53:50.654417Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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