Detecção de ruídos em problemas de classificação

Autor(es)

Luís Paulo Faina Garcia

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: São Carlos.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB)
• Data de defesa: 2016-06-22

Membros da banca

André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Heloisa de Arruda Camargo; Alexandre Plastino de Carvalho; Ana Carolina Lorena; Ronaldo Cristiano Prati

• Orientador: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho

Resumo

Em diversas áreas do conhecimento, um tempo considerável tem sido gasto na compreensão e tratamento de dados ruidosos. Trata-se de uma ocorrência comum quando nos referimos a coleta, a transmissão e ao armazenamento de informações. Esses dados ruidosos, quando utilizados na indução de classificadores por técnicas de Aprendizado de Maquina, aumentam a complexidade da hipótese obtida, bem como o aumento do seu tempo de indução, além de prejudicar sua acurácia preditiva. Trata-los na etapa de pré-processamento pode significar uma melhora da qualidade dos dados e um aumento na compreensão do problema estudado. Esta Tese investiga medidas de complexidade capazes de caracterizar a presença de ruídos em um conjunto de dados, desenvolve novos filtros que sejam mais eficientes em determinados nichos do problema de detecção e remoção de ruídos que as técnicas consideradas estado da arte e recomenda as mais apropriadas técnicas ou comitês de técnicas para um determinado conjunto de dados por meio de meta-aprendizado. As bases de dados utilizadas nos experimentos realizados neste trabalho são tanto artificiais quanto reais, coletadas de repositórios públicos e fornecidas por projetos de cooperação. A avaliação consiste tanto da adição de ruídos artificiais quanto da validação de um especialista. Experimentos realizados mostraram o potencial das propostas investigadas. (AU)

• Processo FAPESP: 11/14602-7 - Detecção e eliminação de ruídos para problemas de classificação
• Beneficiário: Luís Paulo Faina Garcia
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto