Algoritmos de aprendizado ativo para dados multirrótulo

Resumo

Devido ao crescente número de novas aplicações nas quais os exemplos são rotulados com mais de um rótulo, a classificação multirrótulo tem atraído a atenção da comunidade acadêmica. Esse tipo de tarefa está sendo utilizada em aplicações como anotação semântica de imagem e vídeo, função de gene, categorização de músicas em emoções, entre outras. Em classificação multirrótulo, bem como em monorrótulo, a quantidade de dados não rotulados é muito maior que a quantidade de dados rotulados. Isso se deve ao custo envolvido no processo de atribuição dos rótulos. No entanto, é possível minimizar o custo desse processo habilitando o algoritmo de aprendizado a consultar o rótulo dos exemplos mais informativos. Esse é o objetivo do aprendizado ativo, o qual tem sido frequentemente utilizado em dados monorrótulos e apenas recentemente foi estendido para problemas de classificação multirrótulo. O objetivo geral deste projeto de pesquisa é explorar o aprendizado ativo para dados multirrótulos. (AU)