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Competição e cooperação entre partículas para classificação semi-supervisionada de séries temporais

Processo: 18/01873-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de agosto de 2018
Vigência (Término): 31 de julho de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Fabricio Aparecido Breve
Beneficiário:Bruno Martinucci Candalaft
Instituição-sede: Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
Assunto(s):Aprendizado computacional   Sistemas de classificação   Estruturas de dados   Segmentação de imagens   Algoritmos para imagens   Análise de séries temporais

Resumo

Aprendizado Semi-Supervisionado é uma categoria de importância crescente no aprendizado de máquina, onde apenas um pequeno subconjunto dos dados é rotulado. Uma abordagem recente desta categoria é o modelo de competição e cooperação entre partículas, no qual itens de dados são transformados em vértices de um grafo, e arestas são criadas entre vértices representando dados semelhantes, de acordo com a distância Euclidiana entre os itens de dados correspondentes. Em seguida, partículas fazendo uma caminhada aleatório-gulosa são aplicadas, usando mecanismo de competição e cooperação, com o objetivo de propagar seus rótulos para o restante da rede. Partículas representando uma mesma classe cooperam entre si, em uma abordagem de dividir para conquistar. Ao mesmo tempo, a competição ocorre entre partículas de classes diferentes, que tentam impedir que partículas inimigas invadam seu território. Apesar de ser uma abordagem relativamente nova, o modelo de partículas já foi aplicado com sucesso em importantes problemas de aprendizado de máquina, como detecção de comunidades sobrepostas, aprendizado com rótulos ruidosos, aprendizado com mudanças de conceitos, aprendizado ativo e semi-supervisionado combinados e segmentação de imagens. Neste projeto objetiva-se aplicar o modelo de competição e cooperação entre partículas na classificação semi-supervisionada de séries temporais. O modelo será aplicado em 45 conjuntos de dados de séries temporais presentes no repositório UCR Time Series Classification Archive, aferindo acurácia de classificação e tempo de execução, de modo que os resultados possam ser comparados aos obtidos por algoritmos do estado da arte. (AU)

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