Uma nova abordagem do Real AdaBoost resistente a overfitting para classificação de dados binários
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2016 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFPE |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/22431 |
Resumo: | O estudo da Inteligência Artificial (IA) e de suas técnicas tem trazido grandes resultados para a evolução da tecnologia em diversas áreas. Técnicas já conhecidas como as Redes Neurais (RN) e Árvores de Decisão (AD) vêm sendo aprimoradas por técnicas de Boosting como o Adaptive Boosting (AdaBoost). Esta técnica é uma das que apresenta maior perspectiva de crescimento devido a seu potencial, flexibilidade e simplicidade para ser implementada em diferentes cenários, como por exemplo, no tratamento para reconhecimento de padrões. Desde o seu surgimento surgiram várias variantes do AdaBoost, as mais conhecidas são o Real AdaBoost (RAb) e Gentle AdaBoost (GAb), no intuito de obter um melhor desempenho. Um problema peculiar do Real AdaBoost é relacionado a base de dados com ruído. Vários artigos sugerem que o Real AdaBoost é sensível a um nível alto de ruído. A partir desse problema será proposto uma nova variante do Real AdaBoost com o objetivo de reduzir esta sensibilidade ao ruído visto ao aparecimento de overfitting nas bases de testes dos problemas com ruído. A nova variante do Real Adaboost será chamada de Noise Real AdaBoost (NRAb), onde será aplicada em base de dados simuladas e reais e será utilizado Real AdaBoost e Gentle AdaBoost para comparar o desempenho em relação a nova variante proposta nesta dissertação. |
id |
UFPE_90f371fd03bdaabeaf7edaee35eeb1d5 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufpe.br:123456789/22431 |
network_acronym_str |
UFPE |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFPE |
repository_id_str |
2221 |
spelling |
SILVA JÚNIOR, Valter Eduardo dahttp://lattes.cnpq.br/6404608969601111http://lattes.cnpq.br/9289080285504453SOUZA, Renata Maria Cardoso Rodrigues de2017-11-29T18:16:12Z2017-11-29T18:16:12Z2016-08-26https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/22431O estudo da Inteligência Artificial (IA) e de suas técnicas tem trazido grandes resultados para a evolução da tecnologia em diversas áreas. Técnicas já conhecidas como as Redes Neurais (RN) e Árvores de Decisão (AD) vêm sendo aprimoradas por técnicas de Boosting como o Adaptive Boosting (AdaBoost). Esta técnica é uma das que apresenta maior perspectiva de crescimento devido a seu potencial, flexibilidade e simplicidade para ser implementada em diferentes cenários, como por exemplo, no tratamento para reconhecimento de padrões. Desde o seu surgimento surgiram várias variantes do AdaBoost, as mais conhecidas são o Real AdaBoost (RAb) e Gentle AdaBoost (GAb), no intuito de obter um melhor desempenho. Um problema peculiar do Real AdaBoost é relacionado a base de dados com ruído. Vários artigos sugerem que o Real AdaBoost é sensível a um nível alto de ruído. A partir desse problema será proposto uma nova variante do Real AdaBoost com o objetivo de reduzir esta sensibilidade ao ruído visto ao aparecimento de overfitting nas bases de testes dos problemas com ruído. A nova variante do Real Adaboost será chamada de Noise Real AdaBoost (NRAb), onde será aplicada em base de dados simuladas e reais e será utilizado Real AdaBoost e Gentle AdaBoost para comparar o desempenho em relação a nova variante proposta nesta dissertação.The study of Artificial Intelligence (AI) and its techniques have brought great results for the evolution of technology in various fields. Known techniques such as Neural Networks (RN) and Decision Trees (AD) have been enhanced by Boosting techniques such as Adaptive Boosting (AdaBoost). This technique is one that has greater prospect of growth potential due to its flexibility and simplicity to be implemented in different scenarios, such as in treatment for pattern recognition. Since its inception AdaBoost were several variants, the best known are the Real AdaBoost (RAB) and Gentle AdaBoost (GAB) in order to get better performance. A peculiar problem of Real AdaBoost is related to noise with database. Several articles suggest that Real AdaBoost is sensitive to a high noise level. From this problem a new variant of Real AdaBoost in order to reduce this sensitivity to noise seen the emergence of overfitting in the problems with noise test bases will be proposed. The new variant of the Real AdaBoost will be called Noise Real AdaBoost (NRAb), which will be applied to simulated and real data base and will be used Real AdaBoost and Gentle AdaBoost to compare performance against the new variant proposed in this dissertation.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessInteligência artificialAlgorítimos computacionaisClassificaçãoUma nova abordagem do Real AdaBoost resistente a overfitting para classificação de dados bináriosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILDISSERTAÇÃO Valter Eduardo da Silva Júnior.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Valter Eduardo da Silva Júnior.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1291https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/22431/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Valter%20Eduardo%20da%20Silva%20J%c3%banior.pdf.jpg5e880798e0d6bc70c9ddb3fb2b6d0e02MD55ORIGINALDISSERTAÇÃO Valter Eduardo da Silva Júnior.pdfDISSERTAÇÃO Valter Eduardo da Silva Júnior.pdfapplication/pdf2926608https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/22431/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Valter%20Eduardo%20da%20Silva%20J%c3%banior.pdfafbf1cd8b2291a8e0c01613cf854ac9aMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/22431/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82311https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/22431/3/license.txt4b8a02c7f2818eaf00dcf2260dd5eb08MD53TEXTDISSERTAÇÃO Valter Eduardo da Silva Júnior.pdf.txtDISSERTAÇÃO Valter Eduardo da Silva Júnior.pdf.txtExtracted texttext/plain90648https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/22431/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Valter%20Eduardo%20da%20Silva%20J%c3%banior.pdf.txt4f857f01154737d917b774095b4945bcMD54123456789/224312019-10-25 22:42:13.884oai:repositorio.ufpe.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-26T01:42:13Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Uma nova abordagem do Real AdaBoost resistente a overfitting para classificação de dados binários |
title |
Uma nova abordagem do Real AdaBoost resistente a overfitting para classificação de dados binários |
spellingShingle |
Uma nova abordagem do Real AdaBoost resistente a overfitting para classificação de dados binários SILVA JÚNIOR, Valter Eduardo da Inteligência artificial Algorítimos computacionais Classificação |
title_short |
Uma nova abordagem do Real AdaBoost resistente a overfitting para classificação de dados binários |
title_full |
Uma nova abordagem do Real AdaBoost resistente a overfitting para classificação de dados binários |
title_fullStr |
Uma nova abordagem do Real AdaBoost resistente a overfitting para classificação de dados binários |
title_full_unstemmed |
Uma nova abordagem do Real AdaBoost resistente a overfitting para classificação de dados binários |
title_sort |
Uma nova abordagem do Real AdaBoost resistente a overfitting para classificação de dados binários |
author |
SILVA JÚNIOR, Valter Eduardo da |
author_facet |
SILVA JÚNIOR, Valter Eduardo da |
author_role |
author |
dc.contributor.authorLattes.pt_BR.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/6404608969601111 |
dc.contributor.advisorLattes.pt_BR.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/9289080285504453 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
SILVA JÚNIOR, Valter Eduardo da |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
SOUZA, Renata Maria Cardoso Rodrigues de |
contributor_str_mv |
SOUZA, Renata Maria Cardoso Rodrigues de |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Inteligência artificial Algorítimos computacionais Classificação |
topic |
Inteligência artificial Algorítimos computacionais Classificação |
description |
O estudo da Inteligência Artificial (IA) e de suas técnicas tem trazido grandes resultados para a evolução da tecnologia em diversas áreas. Técnicas já conhecidas como as Redes Neurais (RN) e Árvores de Decisão (AD) vêm sendo aprimoradas por técnicas de Boosting como o Adaptive Boosting (AdaBoost). Esta técnica é uma das que apresenta maior perspectiva de crescimento devido a seu potencial, flexibilidade e simplicidade para ser implementada em diferentes cenários, como por exemplo, no tratamento para reconhecimento de padrões. Desde o seu surgimento surgiram várias variantes do AdaBoost, as mais conhecidas são o Real AdaBoost (RAb) e Gentle AdaBoost (GAb), no intuito de obter um melhor desempenho. Um problema peculiar do Real AdaBoost é relacionado a base de dados com ruído. Vários artigos sugerem que o Real AdaBoost é sensível a um nível alto de ruído. A partir desse problema será proposto uma nova variante do Real AdaBoost com o objetivo de reduzir esta sensibilidade ao ruído visto ao aparecimento de overfitting nas bases de testes dos problemas com ruído. A nova variante do Real Adaboost será chamada de Noise Real AdaBoost (NRAb), onde será aplicada em base de dados simuladas e reais e será utilizado Real AdaBoost e Gentle AdaBoost para comparar o desempenho em relação a nova variante proposta nesta dissertação. |
publishDate |
2016 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2016-08-26 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2017-11-29T18:16:12Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2017-11-29T18:16:12Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/22431 |
url |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/22431 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Pernambuco |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFPE |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Pernambuco |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFPE instname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) instacron:UFPE |
instname_str |
Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) |
instacron_str |
UFPE |
institution |
UFPE |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFPE |
collection |
Repositório Institucional da UFPE |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/22431/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Valter%20Eduardo%20da%20Silva%20J%c3%banior.pdf.jpg https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/22431/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Valter%20Eduardo%20da%20Silva%20J%c3%banior.pdf https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/22431/2/license_rdf https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/22431/3/license.txt https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/22431/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Valter%20Eduardo%20da%20Silva%20J%c3%banior.pdf.txt |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
5e880798e0d6bc70c9ddb3fb2b6d0e02 afbf1cd8b2291a8e0c01613cf854ac9a e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 4b8a02c7f2818eaf00dcf2260dd5eb08 4f857f01154737d917b774095b4945bc |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) |
repository.mail.fl_str_mv |
attena@ufpe.br |
_version_ |
1802310769045405696 |