Banca de DEFESA: HULIANE MEDEIROS DA SILVA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: HULIANE MEDEIROS DA SILVA
DATA: 04/03/2016
HORA: 09:00
LOCAL: Sala de reuniões do DIMAp
TÍTULO:

Otimização de Comitês de Agrupamento Usando o Algoritmo Coral Reefs Optimization


PALAVRAS-CHAVES:

Aprendizado de Máquina, Comitês de Agrupamento, Otimização


PÁGINAS: 70
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Sistemas de Informação
RESUMO:

O presente trabalho está inserido na linha de pesquisa de aprendizado de máquina, que é um campo de pesquisa associado à Inteligência Artificial e dedicado ao desenvolvimento de técnicas que, permitem ao computador aprender com experiências passadas. Em aprendizado de máquina, há diferentes tarefas de aprendizado que pertencem a determinado paradigma de aprendizado, entre elas podemos citar agrupamento de dados, que pertencente ao paradigma de aprendizado não supervisionado. Diversos algoritmos de agrupamento vêm sendo utilizados com sucesso em diferentes aplicações. No entanto, cada algoritmo possui suas próprias características e limitações, que podem gerar diferentes soluções para um mesmo conjunto de dados. Dessa forma, combinar vários métodos de agrupamento (comitês de agrupamento), capaz de aproveitar as características de cada algoritmo é uma abordagem bastante utilizada na tentativa de superar as limitações de cada técnica de agrupamento. Nesse contexto, diversas abordagens têm sido propostas na literatura no intuito de otimizar, ou seja, de melhorar cada vez mais as soluções encontradas. Dessa forma, o objetivo deste trabalho é propor uma abordagem para otimização de comitês de agrupamento, por meio da função consenso, utilizando técnicas inspiradas na natureza. Essa abordagem consiste na formação de um comitê de agrupamento heterogêneo, de modo que as partições iniciais são combinadas por um método que utilizada o algoritmo de otimização Coral Reefs Optimization com o método de co-associação, resultando em uma partição final. Essa estratégia é avaliada através dos índices de avaliação de agrupamento, Dunn, Calinski-Harabasz, Dom e Jaccard, no intuito de analisar a viabilidade da abordagem proposta. Finalmente, o desempenho da abordagem proposta é comparado com duas outras abordagens, são elas:  algoritmo genético com o método de co-associação e o método de co-associação tradicional. Essa comparação é feita através da utilização de testes estatísticos, especificamente teste de Friedman. 


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1350250 - ANNE MAGALY DE PAULA CANUTO
Externo ao Programa - 1687186 - FLAVIUS DA LUZ E GORGONIO
Externo ao Programa - 4351681 - JOAO CARLOS XAVIER JUNIOR
Externo à Instituição - ARAKEN DE MEDEIROS SANTOS - UFERSA
Notícia cadastrada em: 16/02/2016 14:43
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