Banca de DEFESA: PAULO ROGER GOMES CORDEIRO

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: PAULO ROGER GOMES CORDEIRO
DATA : 06/02/2024
HORA: 09:00
LOCAL: Centro de Informática - Anfiteatro
TÍTULO:

Uma abordagem para pós-seleção de ensembles utilizando conceitos de 
Oráculo e Multi-view Learning

PALAVRAS-CHAVES:

Pós-seleção. Sistema de múltiplos classificadores. Seleção 
dinâmica de ensembles, Multi-view Learning.

PÁGINAS: 110
RESUMO:

Os Sistema de múltiplos classificadores (SMC) foram desenvolvidos como 
alternativa às abordagens tradicionais que utilizam classificadores 
individuais. Entre as abordagens de SMC, os algoritmos de Seleção dinâmica 
de ensemble (SDE) destacam-se por apresentarem melhor desempenho em 
diversos cenários. Contudo, mesmo com os resultados promissores das 
abordagens de SDE, dada a heterogeneidade dos cenários de aplicação, é 
improvável que um único algoritmo SDE seja a solução ideal em todos os 
casos. É diante dessa lacuna que este trabalho propõe um novo método 
denominado Post-Selection Dynamic Ensemble Selection (OS DES). O PS-DES 
atua como uma estratégia de pós-seleção, avaliando e escolhendo os melhores 
ensembles selecionados por diferentes técnicas de SDE, para cada amostra 
apresentada. Para avaliar os ensembles é proposta uma nova medida 
denominada Hardness-aware Oracle (HaO). Ao contrário da avaliação 
tradicional, aplicada em técnicas SDE que é centrada em classificadores 
individuais, o HaO estende o conceito do Oráculo ao analisar como os 
classificadores do ensemble selecionado cooperam entre si. Também é 
proposto adicionar uma nova camada ao PS-DES, visando gerar mais 
diversidade ao sistema, utilizando conceitos de Multi-view learning (MVL) 
ao aplicar diversas funções de transformação nos dados originais. Essa 
versão do PS-DES é chamada de Post-Selection Dynamic Ensemble Selection 
with Multi-View Learning (PS-DES-MVL). Para avaliar as abordagens 
propostas, foram realizados experimentos em 30 bases de dados, utilizando 
configurações de pools homogêneas e heterogêneas com três 
classificadores-base (Perceptron, Logistic Regression e Naive Bayes), 
avaliando o OS DES com quatro abordagens de SDE estabelecidas na 
literatura. A avaliação do PS-DES-MVL segue o mesmo arranjo experimental 
apresentado para o PS-DES, adicionando a aplicação de técnicas de geração 
de views. Os resultados demonstraram que o PS-DES supera ou obtém 
resultados similares às abordagens SDE individuais, principalmente em 
configurações de pools heterogêneos. Além disso, o PS-DES demonstrou 
eficiência na escolha de técnicas SDE adequadas a diferentes situações. O 
PS-DES-MVL, ao avaliar formas individuais de geração de views, obteve 
resultados similares ou superiores na maior parte das análises.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2646068 - ADIEL TEIXEIRA DE ALMEIDA FILHO
Externo à Instituição - JOÃO FAUSTO LORENZATO DE OLIVEIRA - UPE
Externo à Instituição - LUIZ EDUARDO SOARES OLIVEIRA - UFPR
Externo à Instituição - RAFAEL FERREIRA LEITE DE MELLO - UFRPE
Presidente - 1511095 - TSANG ING REN