Banca de QUALIFICAÇÃO: ARAKEN DE MEDEIROS SANTOS - (Retificação)

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.

DISCENTE: ARAKEN DE MEDEIROS SANTOS

DATA: 21/03/2011

HORA: 09:00

LOCAL: sala de reuniões do DIMAp

TÍTULO:

Investigando a Combinação  Técnicas de Aprendizado Semissupervisionado em Classificação Hierárquica Multirrótulo


PALAVRAS-CHAVES:

classificação hierárquica, classificação multirrótulo, classificação hierárquica multirrótulo, aprendizado semissupervisionado


PÁGINAS: 90

GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra

ÁREA: Ciência da Computação

RESUMO:

Embora a classificação tradicional seja bastante utilizada, há vários domínios nos quais os exemplos podem estar associados a mais de uma classe. Nesses casos, à tarefa de classificação dá-se o nome de classificação multirrótulo. Além disso, há também um grande número de problemas de classificação mais complexos chamados problemas de classificação hierárquica, nos quais as classes a serem preditas estão dispostas em uma estrutura hierárquica. Adicionalmente, em muitos dos problemas de classificação hierárquica, duas ou mais classes do conjunto finito de classes podem ser atribuídas ao mesmo exemplo. Esses problemas nos quais são combinadas a classificação hierárquica e a classificação multirrótulo são chamados de problemas de classificação hierárquica multirrótulo. Por outro lado, há uma forte tendência da comunidade científica em estudar uma nova categoria de aprendizado, surgida através da junção do aprendizado supervisionado com o aprendizado não-supervisionado, principalmente em problemas onde a quantidade de exemplos não-rotulados gerados é extremamente alta e a quantidade de exemplos rotulados é muito baixa. A essa nova categoria de aprendizado dá-se o nome de aprendizado semissupervisionado O aprendizado semissupervisionado combina dados rotulados e dados não-rotulados, durante a fase de treinamento, reduzindo, assim, a necessidade de dados rotulados quando somente um pequeno conjunto de exemplos rotulados está disponível. Desse modo, uma vez que tanto as técnicas de classificação hierárquica, multirrótulo e hierárquica multirrótulo quanto o aprendizado semissupervisionado vem apresentando resultados favoráveis à sua utilização, nesta proposta de trabalho é sugerida a combinação da classificação hierárquica multirrótulo com técnicas de aprendizado semissupervisionado, de modo a se aproveitar eficientemente as principais vantagens das duas áreas.


MEMBROS DA BANCA:
Externo ao Programa - 347628 - ADRIAO DUARTE DORIA NETO
Externo à Instituição - ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FEREIRA DE CARVALHO - USP
Presidente - 1350250 - ANNE MAGALY DE PAULA CANUTO
Interno - 2177445 - BRUNO MOTTA DE CARVALHO
Notícia cadastrada em: 24/02/2011 09:58
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