Seleção e controle do viés de aprendizado ativo (2016)
- Authors:
- Autor USP: SANTOS, DAVI PEREIRA DOS - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; PROCESSAMENTO DE DADOS; ANÁLISE DE DADOS
- Keywords: Active learning; Aprendizado ativo; Aprendizado de máquina; Machine learning; Meta learning; Meta-aprendizado
- Language: Português
- Abstract: A área de aprendizado de máquina passa por uma grande expansão em seu universo de aplicações. Algoritmos de indusão de modelos preditivos têm sido responsáveis pela realização de tarefas que eram inviáveis ou consideradas exclusividade do campo de ação humano até recentemente. Contudo, ainda é necessária a supervisão humana durante a construção de conjuntos de treinamento, como é o caso da tarefa de classificação. Tal construção se dá por meio da rotulação manual de cada exemplo, atribuindo a ele pelo menos uma classe. Esse processo, por ser manual, pode ter um custo elevado se for necessário muitas vezes. Uma técnica sob investigação corrente, capaz de mitigar custos de rotulação, é o aprendizado ativo. Dado um orçamento limitado, o objetivo de uma estratégia de amostragem ativa é direcionar o esforço de treinamento para os exemplos essenciais. Existem diversas abordagens efetivas de selecionar ativamente os exemplos mais importantes para consulta ao supervisor. Entretanto, não é possível, sem incorrer em custos adicionais, testá-las de antemão quanto à sua efetividade numa dada aplicação. Ainda mais crítica é a necessidade de que seja escolhido um algoritmo de aprendizado para integrar a estratégia de aprendizado ativo antes que se disponha de um conjunto de treinamento completo. Para lidar com esses desafios, esta tese apresenta como principais contribuições: uma estratégia baseada na inibição do algoritmo de aprendizado nos momentos menos propícios ao seu funcionamento;e, a experimentação da seleção de algoritmos de aprendizado, estratégias ativas de consulta ou pares estratégia-algoritmo baseada em meta-aprendizado, visando a experimentação de formas de escolha antes e durante o processo de rotulação. A estratégia de amostragem proposta é demonstrada competitiva empiricamente. Adicionalmente, experimentos iniciais com meta-aprendizado indicam a possibilidade de sua aplicação em aprendizado ativo, embora tenha sido identificado que investigações mais extensivas e aprofundadas sejam necessárias para apurar sua real efetividade prática. Importantes contribuições metodológicas são descritas neste documento, incluindo uma análise frequentemente negligenciada pela literatura da área: o risco devido à variabilidade dos algoritmos. Por fim, são propostas as curvas e faixas de ranqueamento, capazes de sumarizar, num único gráfico, experimentos de uma grande coleção de conjuntos de dados.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2016
- Data da defesa: 22.02.2016
-
ABNT
SANTOS, Davi Pereira dos. Seleção e controle do viés de aprendizado ativo. 2016. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28092016-162137/. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Santos, D. P. dos. (2016). Seleção e controle do viés de aprendizado ativo (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28092016-162137/ -
NLM
Santos DP dos. Seleção e controle do viés de aprendizado ativo [Internet]. 2016 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28092016-162137/ -
Vancouver
Santos DP dos. Seleção e controle do viés de aprendizado ativo [Internet]. 2016 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28092016-162137/ - Criteria for choosing the number of dimensions in a principal component analysis: an empirical assessment
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