skip to main content
Idioma:

Desenvolvimento de técnicas de aprendizado de máquina via sistemas dinâmicos coletivos

Gueleri, Roberto Alves

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2017-07-04

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Desenvolvimento de técnicas de aprendizado de máquina via sistemas dinâmicos coletivos
  • Autor: Gueleri, Roberto Alves
  • Orientador: Liang, Zhao
  • Assuntos: Aprendizado De Máquina; Movimento Coletivo; Flocking; Comportamento Coletivo; Sistemas Auto-Organizáveis; Collective Motion; Machine Learning; Collective Behavior; Self-Organizing Systems
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: O aprendizado de máquina consiste em conceitos e técnicas que permitem aos computadores melhorar seu desempenho com a experiência, ou em outras palavras, aprender com dados. Duas de suas principais categorias são o aprendizado não-supervisionado e o semissupervisionado, que respectivamente consistem em inferir padrões em bases cujos dados não têm rótulo (classe) e classificar dados em bases parcialmente rotuladas. Embora muito estudado, trata-se de um campo repleto de desafios e com muitos tópicos abertos. Sistemas dinâmicos coletivos, por sua vez, são sistemas constituídos por muitos indivíduos, cada qual um sistema dinâmico por si só, de modo que todos eles agem coletivamente, ou seja, a ação de cada indivíduo é influenciada pela ação dos vizinhos. Uma característica notável desses sistemas é que padrões globais podem surgir espontaneamente das interações locais entre os indivíduos, fenômeno conhecido como emergência. Os desafios intrínsecos e a relevância do tema vêm motivando sua pesquisa em diversos ramos da ciência e da engenharia. Este trabalho de doutorado consiste no desenvolvimento e análise de modelos dinâmicos coletivos para o aprendizado de máquina, especificamente suas categorias não-supervisionada e semissupervisionada. As tarefas de segmentação de imagens e de detecção de comunidades em redes, que de certo modo podem ser entendidas como tarefas do aprendizado de máquina, são também abordadas. Em especial, desenvolvem-se modelos nos quais a movimentação dos objetos é determinada pela localização e velocidade de seus vizinhos. O sistema dinâmico assim modelado é então conduzido a um estado cujo padrão formado por seus indivíduos realça padrões subjacentes do conjunto de dados. Devido ao seu caráter auto-organizável, os modelos aqui desenvolvidos são robustos e as informações geradas durante o processo (valores das variáveis do sistema) são ricas e podem, por exemplo, revelar características para realizar soft labeling e determinar classes sobrepostas.
  • DOI: 10.11606/T.55.2017.tde-13112017-111652
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 2017-07-04
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
Links
Voltar para lista de resultados

  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

Buscando em bases de dados remotas. Favor aguardar.