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Meta-aprendizagem aplicada à classificação de dados de expressão gênica

Souza, Bruno Feres De

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2010-10-26

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Meta-aprendizagem aplicada à classificação de dados de expressão gênica
  • Autor: Souza, Bruno Feres De
  • Orientador: Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de; Soares, Carlos Manuel Milheiro de Oliveira Pinto
  • Assuntos: Aprendizagem De Máquina; Classificação De Dados De Expressão Gênica; Meta-Aprendizagem; Gene Expression Data Classification; Machine Learning; Metalearning
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: Dentre as aplicações mais comuns envolvendo microarrays, pode-se destacar a classificação de amostras de tecido, essencial para a identificação correta da ocorrência de câncer. Essa classificação é realizada com a ajuda de algoritmos de Aprendizagem de Máquina. A escolha do algoritmo mais adequado para um dado problema não é trivial. Nesta tese de doutorado, estudou-se a utilização de meta-aprendizagem como uma solução viável. Os resultados experimentais atestaram o sucesso da aplicação utilizando um arcabouço padrão para caracterização dos dados e para a construção da recomendação. A partir de então, buscou-se realizar melhorias nesses dois aspectos. Inicialmente, foi proposto um novo conjunto de meta-atributos baseado em índices de validação de agrupamentos. Em seguida, estendeu-se o método de construção de rankings kNN para ponderar a influência dos vizinhos mais próximos. No contexto de meta-regressão, introduziu-se o uso de SVMs para estimar o desempenho de algoritmos de classificação. Árvores de decisão também foram empregadas para a construção da recomendação de algoritmos. Ante seu desempenho inferior, empregou-se um esquema de comitês de árvores, que melhorou sobremaneira a qualidade dos resultados
  • DOI: 10.11606/T.55.2010.tde-04012011-142551
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 2010-10-26
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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