Meta-heuristic multi- and many-objective optimization techniques for solution of machine learning problems

Autor(es)

Rodrigues, Douglas ^[1] ; Papa, Joao P. ^[2] ; Adeli, Hojjat ^{[3, 4, 5]}

Afiliação do(s) autor(es)

^[1] Univ Fed Sao Carlos, Dept Comp, Sao Carlos, SP - Brazil

^[2] Sao Paulo State Univ, Dept Comp, Bauru, SP - Brazil

^[3] Ohio State Univ, Dept Biomed Engn, Columbus, OH 43210 - USA

^[4] Ohio State Univ, Dept Civil Environm & Geodet Engn, Columbus, OH 43210 - USA

^[5] Ohio State Univ, Dept Neurosci, Columbus, OH 43210 - USA

• Tipo de documento: Artigo de Revisão
• Fonte: EXPERT SYSTEMS; v. 34, n. 6 DEC 2017.
• Citações Web of Science: 2

Resumo

Recently, multi- and many-objective meta-heuristic algorithms have received considerable attention due to their capability to solve optimization problems that require more than one fitness function. This paper presents a comprehensive study of these techniques applied in the context of machine learning problems. Three different topics are reviewed in this work: (a) feature extraction and selection, (b) hyper-parameter optimization and model selection in the context of supervised learning, and (c) clustering or unsupervised learning. The survey also highlights future research towards related areas. (AU)

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