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Investigação de estratégias para a geração de máquinas de vetores de suporte multiclasses

Ana Carolina Lorena André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho

2006

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (T L868ie e.1 )(Acessar)

  • Título:
    Investigação de estratégias para a geração de máquinas de vetores de suporte multiclasses
  • Autor: Ana Carolina Lorena
  • André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
  • Assuntos: COMPUTAÇÃO BIOINSPIRADA; BIOINFORMÁTICA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; MATEMÁTICA DA COMPUTAÇÃO
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: Diversos problemas envolvem a classificação de dados em categorias, também denominadas classes. A partir de um conjunto de dados cujas classes são conhecidas, algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM) podem ser utilizados na indução de um classificador capaz de predizer a classe de novos dados do mesmo domínio, realizando assim a discriminação desejada. Dentre as diversas técnicas de AM utilizadas em problemas de classificação, as Máquinas de Vetores Suporte (Support Vector Machines - SVMs) se destacm por sua boa capacidade de generalização. Elas são originalmente concebidas para a solução de problemas com apenas duas classes, também denominados binários. Entretanto, diversos problemas requerem a discriminação dos dados em mais que duas categorias ou classes. Nesta Tese são investigadas e propostas estratégias para a generalização das SVMs para problemas com mais que duas classes, intitulados multiclasses. O foco deste trabalho é em estratégias que decompõem o problema multiclasses original em múltiplos subproblemas binários, cujas saídas são então combinadas na obtenção da classificação final. As estratégias propostas visam investigar a adaptação das decomposições a cada aplicação considerada, a partir de informações do desempenho obtido em sua solução ou extraídas de seus dados. Os algoritmos implementados foram avaliados em conjuntos de dados gerais e em aplicações reais da área de Bioinformática. Os resultados obtidos abrem várias possibilidades de
    pesquisas futuras. Entre os benefícios verificados tem-se a obtenção de decomposições mais simples, que requerem menos classificadores binários na solução multiclasses
  • Data de criação/publicação: 2006
  • Formato: 203 p.
  • Idioma: Português
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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