Métodos de aprendizado de máquina fracamente supervisionados baseados em ranqueamento

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Presotto, João Gabriel Camacho [UNESP]
• Orientador(a): Pedronette, Daniel Carlos Guimarães [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Aprendizado fracamente supervisionado; Aprendizado de máquina; Aprendizado semi-supervisionado; Modelo de ranqueamento; Métricas de correlação de listas ranqueadas; Recuperação de imagens baseada em conteúdo
• Palavras-chave em Inglês: Weakly supervised learning; Rank correlation measures; Content-based image retrieval; Machine learning; Semi-supervised learning; Ranking
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/214841

Apesar dos impressionantes avanços recentes nas técnicas de aprendizado de máquina, principalmente na compreensão de dados multimídia, desafios significativos ainda persistem. Um dos principais desafios em cenários reais apresenta-se na escassa disponibilidade de dados rotulados. Nesse contexto, desenvolver métodos capazes de explorar as informações presentes em dados não rotulados de modo a mitigar os problemas associados à insuficiência de dados rotulados é um desafio de suma importância. Métodos de aprendizado fracamente supervisionado conseguem lidar com tais restrições ao trabalhar com rótulos estimados ou aproximados como maneira de potencializar informações úteis de treinamento. Nessa linha de pesquisa, apresentaremos dois métodos de aprendizado fracamente supervisionado capazes de analisar as relações entre os dados rotulados e não rotulados, de modo a expandir pequenos conjuntos de treinamento rotulados. Ambos recorrem a um modelo de ranqueamento e utilizam diferentes estratégias para analisar as informações de similaridade codificadas nos dados não rotulados e identificar fortes relações de similaridade com os dados rotulados. Tais relações são consideradas durante a etapa de expansão do conjunto de treinamento. Os métodos foram avaliados em conjunto com diferentes classificadores supervisionados e semi-supervisionados, incluindo uma recente rede convolucional baseada em grafos. Foram considerados cinco diferentes coleções de imagens públicas e os vetores de características de cada imagem foram obtidos através de diferentes descritores visuais. Ganhos positivos de acurácia foram obtidos por ambos os métodos nos mais diferentes cenários quando comparados aos classificadores treinados sem o auxílio de nossos métodos e a técnicas de expansão similares, evidenciando a robustez das abordagens propostas.