Estratégias para seleção de classificadores baseadas em programação genética para reconhecimento de dados multimídia

• Autor(a) principal: Martarelli, Rafael Junqueira
• Data de Publicação: 2024
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: https://hdl.handle.net/11449/255346
• topic: Classificadores; Otimização; Seleção de classificadores; Funções de combinação de predições; Programação genética; Classifiers; Optimization; Classifier selection; Prediction combination functions; Genetic programming

A era atual da tecnologia da informação trouxe um dilúvio de dados sem precedentes, abrangendo diversas áreas, desde pesquisa científica até negócios e vida cotidiana. No entanto, a análise manual de volumes tão massivos torna-se inviável, criando a necessidade de soluções de aprendizado de máquina, como algoritmos de classificação. Embora muitos desses algoritmos tenham sido desenvolvidos, avaliar sua qualidade é multifacetado, envolvendo diversas métricas. Dada a complexidade, a formação de comitês de classificadores, onde vários classificadores trabalham juntos, se apresenta como uma solução eficaz, mas requer a escolha adequada dos classificadores e funções de combinação de predições. A programação genética, uma técnica de otimização baseada em algoritmos genéticos, surge como uma abordagem inovadora para encontrar a configuração ideal desses comitês e funções de combinação de predições, buscando maximizar o desempenho, enquanto reduz a necessidade de experimentação manual dispendiosa. A dissertação busca contribuir para o avanço do campo de aprendizado de máquina, enfrentando os desafios da análise de dados em grande escala e promovendo melhorias significativas nas classificações por meio da programação genética.