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308ª Defesa de Dissertação de Mestrado - Régis Antonio Saraiva Albuquerque
Sexta-feira, 08 Junho 2018,  9:00 - 12:00
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A Coordenação do Programa de Pós-graduação em Informática PPGI/UFAM tem o prazer de convidar toda a comunidade para a sessão pública da 308a. Defesa de Mestrado, do discente Régis Antonio Saraiva Albuquerque, intitulada "Seleção Dinâmica de Comitês de Classificadores Baseada em Diversidade para Detecção de Mudança de Conceitos", que ocorrerá dia 08/06/2018, às 09h na Sala do PoP-AM. 

Banca Examinadora será composta por:

  • Profa. Eulanda Miranda dos Santos - PPGI/UFAM (Presidente)
  • Prof. Eduardo James Pereira Souto - PPGI/UFAM
  • Prof. Alceu de Souza Britto Junior - PPGIa/PUCPR 

Atenciosamente,

Prof. Eduardo Luzeiro Feitosa

Resumo:  

Muitas aplicações de aprendizado de máquina estão relacionadas com problemas de classificação em ambientes dinâmicos. Mudança de conceito figura nesse tipo de ambiente e pode prejudicar muito a acurácia de sistemas de classificação. Nesse contexto, a utilização de comitês de classificadores é interessante porque possibilita a implementação de processos de detecção e de reação à mudança mais acurados e robustos. Sistemas de classificação que utilizam comitês podem possuir três grandes fases: geração; seleção; e integração de classificadores. A etapa de seleção pode ser feita de forma dinâmica, isto é, para cada instância desconhecida, o classificador ou comitê de classificadores com maior probabilidade de acerto é escolhido para atribuir uma classe à essa instância. Neste trabalho, é proposto um método para detecção e reação à mudança de conceito que utiliza seleção dinâmica de comitês de classificadores. O método proposto escolhe o comitê especialista com base nos valores de diversidade e de acurácia de cada comitê candidato. A fim de avaliar o impacto do uso de seleção dinâmica guiada por diversidade e acurácia nas tarefas de detecção e reação a mudança de conceito, foram realizadas quatro séries de experimentos com bases sintéticas e reais. Além disso, como o método proposto é dividido em quatro fases: geração da população de comitês; seleção dinâmica do comitê especialista; detecção de mudanças; e reação à mudança, diferentes versões desse método foram investigadas em função da definição de parâmetros de cada fase. Os resultados dos experimentos mostraram que, de maneira geral, as versões estudadas são bem equivalentes em termos de acurácia média final. Adicionalmente, quando comparado a dois baselines: (1) DDM - que utiliza um único classificador; e (2) Leveraging Bagging - que utiliza um comitê de classificadores, o método proposto alcançou melhores taxas de acurácia, menores taxas de atraso de detecção, não deixou de detectar as mudanças conhecidas nas bases e produziu reduzidas taxas de falsa detecção, apesar de apresentar maior complexidade computacional. Portanto, o trabalho mostra que o uso de seleção dinâmica guiada por diversidade e acurácia melhora a precisão de detecção, bem como a acurácia geral de sistemas de classificação utilizados em problemas que apresentam mudança de conceitos.

Local : Sala do PoP-AM/RNP

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