Utilização de ensemble stacked generalization com seleção de características em problemas de aprendizagem supervisionada

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dc.contributor.advisor1Rauber, Thomas Walter
dc.contributor.authorRebli, Victor Nunes
dc.contributor.referee1Munaro, Celso Jose
dc.date.accessioned2018-09-11T12:38:53Z
dc.date.available2018-09-11
dc.date.available2018-09-11T12:38:53Z
dc.date.issued2018-05-02
dc.description.abstractabstracteng
dc.description.resumoNesta dissertação é proposta a utilizaçao da técnica de ensemble stacked com intuito de melhorar a capacidade preditiva em problemas de aprendizagem supervisionado. ensemble stacked utiliza múltiplos modelos cujas decisões individuais são combinadas ou agregadas de alguma forma para predizer novos exemplos. A motivação principal por recorrer a ensemble stacked é baseada na observação de que diferentes algoritmos de aprendizagem exploram: i) Diferentes linguagens de representação, ii) Diferentes espaços de procura e iii) Diferentes funções de avaliação de hipóteses. É possível desenvolver um conjunto de classificadores que, trabalhando juntos, obtêm um melhor desempenho do que cada classificador trabalhando individualmente. Somado com o ensemble stacked, foi proposto a utilização da meta-heurística PSO(Particle Swarm Optimization) que atua na seleção de características, mantendo as características mais relevantes e eliminando as características irrelevantes e redundantes para cada modelo utilizando no ensemble stacked. Experimentos foram feitos para validar a superioridade do ensemble stacked frente a cada modelo individual e eficácia do PSO no contexto de ensemble stacked.
dc.formatText
dc.identifier.citationREBLI, Victor Nunes. Utilização de ensemble stacked generalization com seleção de características em problemas de aprendizagem supervisionada. 2018. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, Centro Tecnológico, Vitória, 2018.
dc.identifier.urihttps://dspace5.ufes.br/handle/10/10430
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado em Informática
dc.publisher.departmentCentro Tecnológico
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informática
dc.rightsopen access
dc.subjectAprendizagem supervisionadapor
dc.subjectSeleção de características (Computação)por
dc.subjectMeta-heurísticaspor
dc.subjectEnxame de partículas - PSO (Particle Swarm Optimization)por
dc.subject.br-rjbnAprendizado do computador
dc.subject.br-rjbnTeoria dos conjuntos
dc.subject.br-rjbnAlgoritmos
dc.subject.cnpqCiência da Computação
dc.subject.udc004
dc.titleUtilização de ensemble stacked generalization com seleção de características em problemas de aprendizagem supervisionada
dc.typemasterThesis

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