Domain generalization, invariance and the Time Robust Forest (2021)
- Authors:
- Autor USP: SANTOS, LUIS GUSTAVO MONEDA DOS - IME
- Unidade: IME
- Sigla do Departamento: MAC
- DOI: 10.11606/D.45.2021.tde-16112021-193305
- Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Keywords: Causal invariance; Domain generalization; Generalização de domínio; Inductive bias; Invariância causal; Viés indutivo
- Language: Inglês
- Abstract: Com o passar do tempo, o desempenho de modelos preditivos em dados reais degrada devido a mudanças na distribuição dos dados. Medidas típicas como o retreino e aprendizado em tempo-real podem ser custosas e difíceis de implementar em produção, especialmente quando restrições de negócio e cultura organizacional são levados em conta. Abordagens baseadas em causalidade buscam identificar mecanismos invariantes nos dados, resultando em preditores mais robustos às custas da diminuição de desempenho no curto prazo. Grande parte dessas abordagens, porém, não escala bem com alta dimensionalidade, ou requer conhecimento extra, tal como a segmentação do conjunto de dados em ambientes representativos. Neste trabalho, revisamos a literatura sobre as limitações do Aprendizado de Máquina em cenários reais com um foco em abordagens que usam conceitos de causalidade para melhorar a generalização. Motivados pelas deficiências discutidas acima, desenvolvemos a Floresta Temporalmente Robusta (TRF), um novo algoritmo para induzir árvores de decisão com um viés indutivo para o aprendizado de regras temporalmente invariantes. A inovação do algoritmo está em substituir o habitual critério para divisão baseado em ganho de informação por um novo critério que toma em consideração o desbalanceamento entre as classes a serem separadas em uma perspectiva temporal. Experimentos com dados vindos de aplicações reais mostram que nossa abordagem pode melhorar a generalização no longo prazo, oferecendo destaforma uma alternativa para problemas de classificação de caráter dinâmico
- Imprenta:
- Data da defesa: 22.09.2021
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
SANTOS, Luis Gustavo Moneda dos. Domain generalization, invariance and the Time Robust Forest. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16112021-193305/. Acesso em: 29 mar. 2024. -
APA
Santos, L. G. M. dos. (2021). Domain generalization, invariance and the Time Robust Forest (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16112021-193305/ -
NLM
Santos LGM dos. Domain generalization, invariance and the Time Robust Forest [Internet]. 2021 ;[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16112021-193305/ -
Vancouver
Santos LGM dos. Domain generalization, invariance and the Time Robust Forest [Internet]. 2021 ;[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16112021-193305/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.45.2021.tde-16112021-193305 (Fonte: oaDOI API)
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