Mapeamento e visualização de dados em alta dimensão com mapas auto-organizados. - Kitani, Edson Caoru (2013)
Os seres vivos têm uma impressionante capacidade de lidar com ambientes complexos com grandes quantidades de informações de forma muito autônoma. Isto os torna um modelo ideal para o desenvolvimento de sistemas artificiais bioinspirados. A rede neural artificial auto-organizada de Kohonen é um excelente exemplo de um sistema baseado nos modelos biológicos. Esta tese discutirá ilustrativamente o reconhecimento e a generalização de padrões em alta dimensão nos sistemas biológicos e como eles lidam com redução de dimensionalidade para otimizar o armazenamento e o acesso às informações memorizadas para fins de reconhecimento e categorização de padrões, mas apenas para contextualizar o tema com as propostas desta tese. As novas propostas desenvolvidas nesta tese são úteis para aplicações de extração não supervisionada de conhecimento a partir dos mapas auto-organizados. Trabalha-se sobre o modelo da Rede Neural de Kohonen, mas algumas das metodologias propostas também são aplicáveis com outras abordagens de redes neurais auto-organizadas. Será apresentada uma técnica de reconstrução visual dos neurônios do Mapa de Kohonen gerado pelo método híbrido PCA+SOM. Essa técnica é útil quando se trabalha com banco de dados de imagens. Propõe-se também um método para melhorar a representação dos dados do mapa SOM e discute-se o resultado do mapeamento SOM como uma generalização das informações do espaço de dados. Finalmente, apresenta-se um método de exploração de espaço de dados em alta dimensão de maneira auto-organizada, baseado no manifold dos dados, cuja proposta foi denominada Self Organizing Manifold Mapping (SOMM). São apresentados os resultados computacionais de ensaios realizados com cada uma das propostas acima e eles são avaliados as com métricas de qualidade conhecidas, além de uma nova métrica que está sendo proposta neste trabalho.