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Aprendizado de máquina multirrótulo: explorando a dependência de rótulos e o aprendizado ativo

Cherman, Everton Alvares

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2014-01-10

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Aprendizado de máquina multirrótulo: explorando a dependência de rótulos e o aprendizado ativo
  • Autor: Cherman, Everton Alvares
  • Orientador: Monard, Maria Carolina
  • Assuntos: Aprendizado Ativo; Aprendizado De Máquina; Aprendizado Multirrótulo; Dependência De Rótulos; Active Learning; Label Dependency; Machine Learning; Multi-Label Learning
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: Métodos tradicionais de aprendizado supervisionado, chamados de aprendizado monorrótulo, consideram que cada exemplo do conjunto de dados rotulados está associado a um único rótulo. No entanto, existe uma crescente quantidade de aplicações que lidam com exemplos que estão associados a múltiplos rótulos. Essas aplicações requerem métodos de aprendizado multirrótulo. Esse cenário de aprendizado introduz novos desafios que demandam abordagens diferentes daquelas tradicionalmente utilizadas no aprendizado monorrótulo. O custo associado ao processo de rotulação de exemplos, um problema presente em aprendizado monorrótulo, é ainda mais acentuado no contexto multirrótulo. O desenvolvimento de métodos para reduzir esse custo representa um desafio de pesquisa nessa área. Além disso, novos métodos de aprendizado também devem ser desenvolvidos para, entre outros objetivos, considerar a dependência de rótulos: uma nova característica presente no aprendizado multirrótulo. Há um consenso na comunidade de que métodos de aprendizado multirrótulo têm a capacidade de usufruir de melhor eficácia preditiva quando considerada a dependência de rótulos. Os principais objetivos deste trabalho estão relacionados a esses desafios: reduzir o custo do processo de rotulação de exemplos; e desenvolver métodos de aprendizado que explorem a dependência de rótulos. No primeiro caso, entre outras contribuições, um novo método de aprendizado ativo, chamado score dev, é proposto para reduzir os custos associados ao processo de rotulação multirrótulo. Resultados experimentais indicam que o método score dev é superior a outros métodos em vários domínios. No segundo caso, um método para identificar dependência de rótulos, chamado UBC, é proposto, bem como o BR+, um método para explorar essa característica. O método BR+ apresenta resultados superiores a métodos considerados estado da arte
  • DOI: 10.11606/T.55.2014.tde-30042014-143953
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 2014-01-10
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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