PPGCCM PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO FUNDAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DO ABC Telefone/Ramal: Não informado http://propg.ufabc.edu.br/ppgccm

Banca de DEFESA: MATHEUS CAMPOS FERNANDES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : MATHEUS CAMPOS FERNANDES
DATA : 17/12/2019
HORA: 14:00
LOCAL: Auditório, 8º andar, Bloco B, Campus SA da Fundação Universidade Federal do ABC, localizada na Avenida dos Estados, 5001, Santa Terezinha, Santo André, SP
TÍTULO:

Aprendizado ativo para agrupamento de dados com restrições


PÁGINAS: 117
RESUMO:

O interesse em aprendizado semissupervisionado tem crescido devido ao alto custo de
rotular dados para análise. Paralelamente, o Aprendizado Ativo (AA) visa minimizar
o custo da construção de bases de dados rotuladas, buscando identificar quais dados
não rotulados são mais relevantes para o aprendizado, considerando os rótulos que já
se tem disponíveis. Neste projeto, é analisada a combinação de AA com aprendizado
semissupervisionado, em especial com Agrupamento de Dados com Restrições (ADR).
Neste último tipo de aprendizado, ao invés de termos disponíveis rótulos de classe para
um conjunto de objetos, somos informados se alguns pares de objetos devem estar no
mesmo grupo ou em grupos diferentes. Em algumas aplicações, a identificação desse tipo
de restrições envolve um custo reduzido já que consiste em menos informação do que um
rótulo de classe. Este trabalho propõe diferentes estratégias de AA com o aprendizado
de Modelos de Mistura de Gaussianas por um Algoritmo Evolutivo de ADR. Foram
realizadas avaliações empíricas em 14 bases de dados conhecidas para medir os impactos
de cada estratégia, quando comparadas com algoritmos supervisionados e um algoritmo
estado-da-arte de AA para ADR. Adicionalmente a essa avaliação, desenvolvemos um
estudo de caso relativo ao problema de classificação de plâncton. Apesar do alto custo de
rotulação, este problema é abordado em poucos trabalhos no contexto de AA. O objetivo
deste estudo de caso é, além de avaliar os métodos desenvolvidos em uma aplicação real,
fornecer uma ferramenta que auxilie a classificação de plâncton, minimizando a interação
com um especialista.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - Interno ao Programa - 2376122 - THIAGO FERREIRA COVOES
Membro Titular - Examinador(a) Interno ao Programa - 1673092 - RONALDO CRISTIANO PRATI
Membro Titular - Examinador(a) Externo à Instituição - LUÍS PAULO FAINA GARCIA - UNB
Membro Suplente - Examinador(a) Interno ao Programa - 1932365 - FABRICIO OLIVETTI DE FRANCA
Membro Suplente - Examinador(a) Externo ao Programa - 1849928 - CARLOS DA SILVA DOS SANTOS
Notícia cadastrada em: 19/11/2019 10:30
SIGAA | UFABC - Núcleo de Tecnologia da Informação - ||||| | Copyright © 2006-2021 - UFRN - sigaa-2.sigaa-2