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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2016.tde-02122016-114143
Documento
Autor
Nome completo
Antônio José de Lima Batista
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2016
Orientador
Banca examinadora
Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto (Presidente)
Barros, Rodrigo Coelho
Hruschka Júnior, Estevam Rafael
Mello, Rodrigo Fernandes de
Título em português
Classificação semi-supervisionada ativa baseada em múltiplas hierarquias de agrupamento
Palavras-chave em português
Aprendizado ativo
Aprendizado de máquina
Classificação ativa semi-supervisionada
Hierarquia de grupos.
Resumo em português
Algoritmos de aprendizado semi-supervisionado ativo podem se configurar como ferramentas úteis em cenários práticos em que os dados são numerosamente obtidos, mas atribuir seus respectivos rótulos de classe se configura como uma tarefa custosa/difícil. A literatura em aprendizado ativo destaca diversos algoritmos, este trabalho partiu do tradicional Hierarchical Sampling estabelecido para operar sobre hierarquias de grupos. As características de tal algoritmo o coloca à frente de outros métodos ativos, entretanto o mesmo ainda apresenta algumas dificuldades. A fim de aprimorá-lo e contornar suas principais dificuldades, incluindo sua sensibilidade na escolha particular de uma hierarquia de grupos como entrada, este trabalho propôs estratégias que possibilitaram melhorar o algoritmo na sua forma original e diante de variantes propostas na literatura. Os experimentos em diferentes bases de dados reais mostraram que o algoritmo proposto neste trabalho é capaz de superar e competir em qualidade dentro do cenário de classificação ativa com outros algoritmos ativos da literatura.
Título em inglês
Active semi-supervised classification based on multiple clustering hierarchies
Palavras-chave em inglês
Active learning
Active semi-supervised classification
Clustering hierarchies.
Machine learning
Resumo em inglês
Active semi-supervised learning can play an important role in classification scenarios in which labeled data are laborious and/or expensive to obtain, while unlabeled data are numerous and can be easily acquired. There are many active algorithms in the literature and this work focuses on an active semi-supervised algorithm that can be driven by clustering hierarchy, the well-known Hierarchical Sampling (HS) algorithm. This work takes as a starting point the original Hierarchical Sampling algorithm and perform changes in different aspects of the original algorithm in order to tackle its main drawbacks, including its sensitivity to the choice of a single particular hierarchy. Experimental results over many real datasets show that the proposed algorithm performs superior or competitive when compared to a number of state-of-the-art algorithms for active semi-supervised classification.
 
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Data de Publicação
2016-12-02
 
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