Aprendizado de máquina em redes complexas: modelagem, análise e aplicações

Autor(es)

Thiago Christiano Silva

• 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: 2012-12-13

Membros da banca

Zhao Liang; Luciano da Fontoura Costa; Estevam Rafael Hruschka Júnior; Solange Oliveira Rezende; Marley Maria Bernardes Rebuzzi Vellasco

• Orientador: Zhao Liang

Resumo

Aprendizado de máquina figura-se como uma área de pesquisa que visa a desenvolver métodos computacionais capazes de aprender com a experiência. Embora uma grande quantidade de técnicas de aprendizado de máquina foi proposta e aplicada, com sucesso, em sistemas reais, existem ainda inúmeros problemas desafiantes que necessitam ser explorados. Nos últimos anos, um crescente interesse em técnicas baseadas em redes complexas (grafos de larga escala com padrões de conexão não triviais) foi verificado. Essa emergência é explicada pelas inerentes vantagens que a representação em redes complexas traz, sendo capazes de capturar as relações espaciais, topológicas e funcionais dos dados. Nesta tese, serão investigadas as possíveis vantagens oferecidas por redes complexas quando utilizadas no domínio de aprendizado de máquina. De fato, será mostrado que a abordagem por redes realmente proporciona melhorias nos aprendizados supervisionado, semissupervisionado e não supervisionado. Especificamente, será reformulada uma técnica de competição de partículas para o aprendizado não supervisionado e semissupervisionado por meio da utilização de um sistema dinâmico estocástico não linear. Em complemento, uma análise analítica de tal modelo será desenvolvida, permitindo o entendimento evolucional do modelo no tempo. Além disso, a questão de confiabilidade de dados será investigada no aprendizado semissupervisionado. Tal tópico tem importância prática e é pouco estudado na literatura. Com o objetivo de validar essas técnicas em problemas reais, simulações computacionais em bases de dados consagradas pela literatura serão conduzidas. Ainda nesse trabalho, será proposta uma técnica híbrica de classificação supervisionada que combina tanto o aprendizado de baixo como de alto nível. O termo de baixo nível pode ser implementado por qualquer técnica de classificação tradicional, enquanto que o termo de alto nível é realizado pela extração das características de uma rede construída a partir dos dados de entrada. Nesse contexto, aquele classifica as instâncias de teste segundo qualidades físicas, enquanto que esse estima a conformidade da instância de teste com a formação de padrões dos dados. Os estudos aqui desenvolvidos mostram que o método proposto pode melhorar o desempenho de técnicas tradicionais de classificação, além de permitir uma classificação de acordo com o significado semântico dos dados. Enfim, acredita-se que este estudo possa gerar contribuições relevantes para a área de aprendizado de máquina. (AU)

• Processo FAPESP: 09/12329-1 - Análise de propagação de erros em aprendizado semi-supervisionado baseado em redes complexas
• Beneficiário: Thiago Christiano Silva
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto