skip to main content
Idioma:

Agrupamento de dados baseado em comportamento coletivo e auto-organização

Gueleri, Roberto Alves

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2013-06-18

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Agrupamento de dados baseado em comportamento coletivo e auto-organização
  • Autor: Gueleri, Roberto Alves
  • Orientador: Liang, Zhao
  • Assuntos: Agrupamento De Dados; Emergência; Movimento Coletivo; Comportamento Coletivo; Flocking; Sistemas Auto-Organizáveis; Clustering; Sistemas Complexos; Aprendizado Semissuperisionado; Aprendizado De Máquina; Análise De Dados; Self-Organizing Systems; Machine Learning; Semi-Supervised Learning; Emergence; Data Analysis; Complex Systems; Collective Motion; Collective Behavior; Swarms
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: O aprendizado de máquina consiste de conceitos e técnicas que permitem aos computadores melhorar seu desempenho com a experiência, ou, em outras palavras, aprender com dados. Um dos principais tópicos do aprendizado de máquina é o agrupamento de dados que, como o nome sugere, procura agrupar os dados de acordo com sua similaridade. Apesar de sua definição relativamente simples, o agrupamento é uma tarefa computacionalmente complexa, tornando proibitivo o emprego de algoritmos exaustivos, na busca pela solução ótima do problema. A importância do agrupamento de dados, aliada aos seus desafios, faz desse campo um ambiente de intensa pesquisa. Também a classe de fenômenos naturais conhecida como comportamento coletivo tem despertado muito interesse. Isso decorre da observação de um estado organizado e global que surge espontaneamente das interações locais presentes em grandes grupos de indivíduos, caracterizando, pois, o que se chama auto-organização ou emergência, para ser mais preciso. Os desafios intrínsecos e a relevância do tema vêm motivando sua pesquisa em diversos ramos da ciência e da engenharia. Ao mesmo tempo, técnicas baseadas em comportamento coletivo vêm sendo empregadas em tarefas de aprendizado de máquina, mostrando-se promissoras e ganhando bastante atenção. No presente trabalho, objetivou-se o desenvolvimento de técnicas de agrupamento baseadas em comportamento coletivo. Faz-se cada item do conjunto de dados corresponder a um indivíduo, definem-se as leis de interação local, e então os indivíduos são colocados a interagir entre si, de modo que os padrões que surgem reflitam os padrões originalmente presentes no conjunto de dados. Abordagens baseadas em dinâmica de troca de energia foram propostas. Os dados permanecem fixos em seu espaço de atributos, mas carregam certa informação a energia , a qual é progressivamente trocada entre eles. Os grupos são estabelecidos entre dados que tomam estados de energia semelhantes. Este trabalho abordou também o aprendizado semissupervisionado, cuja tarefa é rotular dados em bases parcialmente rotuladas. Nesse caso, foi adotada uma abordagem baseada na movimentação dos próprios dados pelo espaço de atributos. Procurou-se, durante todo este trabalho, não apenas propor novas técnicas de aprendizado, mas principalmente, por meio de muitas simulações e ilustrações, mostrar como elas se comportam em diferentes cenários, num esforço em mostrar onde reside a vantagem de se utilizar a dinâmica coletiva na concepção dessas técnicas
  • DOI: 10.11606/D.55.2013.tde-29072013-164559
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 2013-06-18
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
Links
Voltar para lista de resultados

  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

Buscando em bases de dados remotas. Favor aguardar.