Utilização de algoritmos de otimização por enxame aplicados a seleção de características

• Autor(a) principal: Sousa, Kleyson Morais de
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFT
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11612/3235
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Seleção de características; Otimização; Aprendizagem de Máquina; Enxame de Partículas.

A pesquisa por métodos de seleção de características tem se mostrado cada vez mais presente em aplicações de aprendizado de máquina, principalmente naquelas onde o número de atributos disponíveis está na faixa de centenas ou até mesmo milhares. Essas aplicações incluem, por exemplo, o processamento de documentos de texto, análise de expressão genética e química combinatória. Seleção de características ou variáveis é um conceito que propõe métodos que visam fornecer preditores mais rápidos e econômicos, melhorar o desempenho de previsão dos preditores e proporcionar uma melhor compreensão do processo subjacente que gerou os dados. Matematicamente, a seleção de características é formulada como um problema de otimização combinatória. Em geral, abordar problemas deste tipo de maneira a encontrar a solução exata nem sempre é viável. Dessa forma, métodos de inteligência computacional, podem ser usados para que permitam realizar a seleção de características na prática. Portanto, o objetivo deste trabalho é apresentar e propor técnicas de otimização guiadas por estratégias de seleção de características, dentre as quais pode-se destacar a otimização por enxame de partículas, otimização de enxame por competição e a combinação de ambos.