Aprendizado semi-supervisionado utilizando modelos de caminhada de partículas em grafos

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dc.contributor.advisorBreve, Fabricio Aparecido [UNESP]
dc.contributor.authorGuerreiro, Lucas [UNESP]
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2017-10-18T18:42:00Z
dc.date.available2017-10-18T18:42:00Z
dc.date.issued2017-09-01
dc.description.abstractO Aprendizado de Máquina é uma área que vem crescendo nos últimos anos e é um dos destaques dentro do campo de Inteligência Artificial. Atualmente, uma das subáreas mais estudadas é o Aprendizado Semi-Supervisionado, principalmente pela sua característica de ter um menor custo na rotulação de dados de exemplo. A categoria de modelos baseados em grafos é a mais ativa nesta subárea, fazendo uso de estruturas de redes complexas. O algoritmo de competição e cooperação entre partículas é uma das técnicas deste domínio. O algoritmo provê acurácia de classificação compatível com a de algoritmos do estado da arte, e oferece um custo computacional inferior à maioria dos métodos da mesma categoria. Neste trabalho é apresentado um estudo sobre Aprendizado Semi-Supervisionado, com ênfase em modelos baseados em grafos e, em particular, no Algoritmo de Competição e Cooperação entre Partículas (PCC). O objetivo deste trabalho é propor um novo algoritmo de competição e cooperação entre partículas baseado neste modelo, com mudanças na caminhada pelo grafo, com informações de dominância sendo mantidas nas arestas ao invés dos nós; as quais possam melhorar a acurácia de classificação ou ainda o tempo de execução em alguns cenários. É proposta também uma metodologia de avaliação da rede obtida com o modelo de competição e cooperação entre partículas, para se identificar a melhor métrica de distância a ser aplicada em cada caso. Nos experimentos apresentados neste trabalho, pode ser visto que o algoritmo proposto teve melhor acurácia do que o PCC em algumas bases de dados, enquanto o método de avaliação de métricas de distância atingiu também bom nível de precisão na maioria dos casos.pt
dc.description.abstractMachine Learning is an increasing area over the last few years and it is one of the highlights in Artificial Intelligence area. Nowadays, one of the most studied areas is Semi-supervised learning, mainly due to its characteristic of lower cost in labeling sample data. The most active category in this subarea is that of graph-based models, using complex networks concepts. The Particle Competition and Cooperation in Networks algorithm (PCC) is one of the techniques in this field. The algorithm provides accuracy compatible with state of the art algorithms, and it presents a lower computational cost when compared to most techniques in the same category. In this project, it is presented a research about semi-supervised learning, with focus on graphbased models and, in special, the Particle Competition and Cooperation in Networks algorithm. The objective of this study is to base proposals of new particle competition and cooperation algorithms based on this model, with new dynamics on the graph walking, keeping dominance information on the edges instead of the nodes; which may improve the accuracy classification or yet the runtime in some situations. It is also proposed a method of evaluation of the network built with the Particle Competition and Cooperation model, in order to infer the best distance metric to be used in each case. In the experiments presented in this work, it can be seen that the proposed algorithm presented better accuracy when compared to the PCC for some datasets, while the proposed distance metrics evaluation achieved a high precision level in most cases.en
dc.identifier.aleph000893241
dc.identifier.capes33004153073P2
dc.identifier.lattes5693860025538327
dc.identifier.orcid0000-0002-1123-9784
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/151923
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.subjectInteligência artificialpt
dc.subjectAprendizado semi-supervisionadopt
dc.subjectMétricas de distânciapt
dc.subjectGrafospt
dc.subjectPartículaspt
dc.subjectArtificial intelligenceen
dc.subjectSemi-supervised learningen
dc.subjectDistance metricsen
dc.subjectGraphsen
dc.subjectParticlesen
dc.titleAprendizado semi-supervisionado utilizando modelos de caminhada de partículas em grafospt
dc.title.alternativeSemi-supervised learning using walking particles model in graphsen
dc.typeDissertação de mestrado
unesp.advisor.lattes5693860025538327
unesp.advisor.orcid0000-0002-1123-9784
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas, São José do Rio Pretopt
unesp.embargoOnlinept
unesp.graduateProgramCiência da Computação - IBILCEpt
unesp.knowledgeAreaComputação Científicapt
unesp.researchAreaMatemática e Inteligência Computacional

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