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Aquisição de conhecimento de conjuntos de exemplos no formato atributo valor utilizando aprendizado de máquina relacional (2004)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: FERRO, MARIZA - ICMC
  • Unidades: ICMC
  • Sigla do Departamento: SCE
  • Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; PROGRAMAÇÃO LÓGICA; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
  • Language: Português
  • Abstract: O aprendizado de máquina trata da questão de como desenvolver programas de computador capazes de aprender um conceito ou hipótese a partir de um conjunto de exemplos ou casos observados. Uma das dimensões que influencia no aprendizado é o grau de supervisão. No aprendizado supervisionado é fornecido no algoritmo de aprendizado um conjunto de exemplos de treinamento descritos por um vetor de valores de características, ou atributos, e pelo rótulo da classe associada. Baseado no conjunto de treinamento o algoritmo de aprendizado induz a classificação de uma hipótese capaz de determinar corretamente a classe de novos exemplos ainda não rotulados. Linguagens de descrição são necessárias para descrever exemplos, conhecimento do domínio bem como as hipóteses aprendidas a partir dos exemplos. Em geral, essas linguagens podem ser divididas em dois tipos: linguagem baseada em atributo-valor ou proposicional e linguagem relacional. Algoritmos de aprendizado são classificados como proposicional ou relacional dependendo da linguagem de descrição que eles utilizam. Além disso, no aprendizado simbólico o objetivo é gerar a classificação de hipóteses que possam ser facilmente interpretadas pelos humanos. Algoritmos de aprendizado proposicional utilizam a representação atributo-valor, a qual é inadequada para representar objetos estruturados e relações entre esses objetos. Por outro lado, a Programação Lógica Indutiva (PLI) é realizada com o desenvolvimento de técnicas eferramentas para o aprendizado relacional. Sistemas de PLI são capazes de aprender levando em consideração conhecimento do domínio na forma de um programa lógico e também usar a linguagem de programas lógicos para descrever o conhecimento induzido. Neste trabalho é proposto e implementado um módulo chamado kaeru para converter dados no formato atributo-valor para o formato relacional utilizado pelo sistema de PLI Aleph. Esse sistema foi escolhido por ser um protótipo para explorar idéias e por sua capacidade de emular diversos sistemas de PLI. São descritos uma série de experimentos realizados com quatro conjuntos de dados naturais e um conjunto de dados real no formato atributo valor. Utilizando o módulo conversor kaeru esses dados foram convertidos para o formato relacional utilizado pelo Aleph e hipóteses de classificação foram induzidas utilizando aprendizado proposicional bem como aprendizado relacional. É mostrado também, que o aprendizado proposicional pode ser utilizado para incrementar o conhecimento do domínio utilizado pelos sistemas de aprendizado relacional para melhorar a qualidade das hipóteses induzidas.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 17.09.2004

  • How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      FERRO, Mariza; MONARD, Maria Carolina. Aquisição de conhecimento de conjuntos de exemplos no formato atributo valor utilizando aprendizado de máquina relacional. 2004.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2004. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16112004-095938/ >.
    • APA

      Ferro, M., & Monard, M. C. (2004). Aquisição de conhecimento de conjuntos de exemplos no formato atributo valor utilizando aprendizado de máquina relacional. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16112004-095938/
    • NLM

      Ferro M, Monard MC. Aquisição de conhecimento de conjuntos de exemplos no formato atributo valor utilizando aprendizado de máquina relacional [Internet]. 2004 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16112004-095938/
    • Vancouver

      Ferro M, Monard MC. Aquisição de conhecimento de conjuntos de exemplos no formato atributo valor utilizando aprendizado de máquina relacional [Internet]. 2004 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16112004-095938/

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