Uso de medidas de complexidade de dados no suporte ao aprendizado de máquina supervisionado

• Processo: 12/22608-8
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2013
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2018
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Ana Carolina Lorena
• Beneficiário: Ana Carolina Lorena
• Instituição Sede: Divisão de Ciência da Computação (IEC). Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Ministério da Defesa (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
• Auxílio(s) vinculado(s): 21/06870-3 - Além da seleção de algoritmos: meta-aprendizado para análise e entendimento de dados e algoritmos, AP.JP2
• Bolsa(s) vinculada(s): 15/17291-3 - Determinando a estrutura de grafos direcionados acíclicos em classificação multiclasse por medidas de complexidade de problemas supervisionados, BP.MS
• Assunto(s): Aprendizado computacional Processamento de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Complexidade de dados | Decomposição de problemas multiclasse | Identificação de ruídos | pre-processamento de dados | Seleção de Atributos | Inteligência Computacional

Resumo

As técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) foram empregadas com sucesso na solução de diversos problemas de classificação de dados. Recentemente alguns trabalhos têm se voltado a entender como características quantitativas a respeito da complexidade dos conjuntos de dados para classificação, tais como, a sobreposição geométrica entre classes afetam o desempenho das técnicas de AM. Entre as contribuições desta abordagem está um melhor entendimento do domínio de competência e das limitações dessas técnicas. Neste projeto inicialmente serão estudadas diferentes medidas para caracterizar a complexidade de problemas de classificação. Embora exista uma variedade de medidas na literatura, não são frequentes estudos a respeito de quais tipos de aplicação e análise, podem ser mais beneficiadas por seu uso. Pretende-se então usar estas medidas no suporte à redução da complexidade envolvida na solução de problemas de classificação. A primeira vertente neste sentido consiste em realizar pré-processamentos nos dados, de maneira a reduzir a complexidade dos novos conjuntos gerados. Duas tarefas de pré-processamento de dados serão investigadas: a identificação de ruídos e a seleção de subconjuntos de atributos relevantes. Em uma segunda vertente, a redução da complexidade na solução de um problema de classificação será abordada pelo emprego de uma estratégia de dividir-para-conquistar. Neste caso, o objetivo é encontrar subproblemas de complexidade menor, cujas soluções possam ser combinadas para a resolução do problema de classificação original. (AU)

Publicações científicas

(24)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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