Ampliando os limites do aprendizado indutivo de máquina através das abordagens construtiva e relacional.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nicoletti, Maria do Carmo
Data de Publicação: 1994
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-09032009-145343/
Resumo: Este trabalho investiga Aprendizado Indutivo de Máquina como função das linguagens de descrição, utilizadas para expressar instancias, conceitos e teoria do domínio. A ampliação do poder de representação do aprendizado proporcional e abordada no contexto de indução construtiva, no domínio de funções booleanas, com a proposta de uma estratégia de composição de atributos denominada root-fringe. Avaliações experimentais dessa e de outras estratégias de construção de novos atributos foram conduzidas e os resultados analisados. Dois métodos de poda, para tratamento de ruídos, em aprendizado de arvores de decisão, foram avaliados num ambiente de indução construtiva e os resultados discutidos. Devido a limitação do aprendizado proposicional, foram investigadas formas de ampliação dos limites do aprendizado, através da ampliação do poder representacional das linguagens de descrição. Foi escolhida Programação Lógica Indutiva - PLI - que e um paradigma de aprendizado indutivo que usa restrições de Lógica de Primeira Ordem como linguagens de descrição. O aprendizado em PLI só é factível quando as linguagens utilizadas estão restritas e é fortemente controlado, caso contrário, o aprendizado em PLI se torna indecidível. A pesquisa em PLI se direcionou a formas de restrição das linguagens de descrição da teoria do domínio e de hipóteses. Três algoritmos que \"traduzem\" a teoria do domínio de sua forma intencional, para extensional, são apresentados. As implementações de dois deles são discutidas. As implementações realizadas deram origem a dois ambientes experimentais de aprendizado: o ambiente proposicional experimental, do qual fazem parte o ambiente experimental construtivo, e o ambiente experimental relacional.
id USP_488c6ec49a42ef55bc4e073684d9ff43
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-09032009-145343
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Ampliando os limites do aprendizado indutivo de máquina através das abordagens construtiva e relacional.Extending the limits of inductive machine learning through constructive and relational approaches.Aprendizado construtivoAprendizado de máquinaConstructive learningInductive logic programmingMachine learningProgramação lógica indutivaEste trabalho investiga Aprendizado Indutivo de Máquina como função das linguagens de descrição, utilizadas para expressar instancias, conceitos e teoria do domínio. A ampliação do poder de representação do aprendizado proporcional e abordada no contexto de indução construtiva, no domínio de funções booleanas, com a proposta de uma estratégia de composição de atributos denominada root-fringe. Avaliações experimentais dessa e de outras estratégias de construção de novos atributos foram conduzidas e os resultados analisados. Dois métodos de poda, para tratamento de ruídos, em aprendizado de arvores de decisão, foram avaliados num ambiente de indução construtiva e os resultados discutidos. Devido a limitação do aprendizado proposicional, foram investigadas formas de ampliação dos limites do aprendizado, através da ampliação do poder representacional das linguagens de descrição. Foi escolhida Programação Lógica Indutiva - PLI - que e um paradigma de aprendizado indutivo que usa restrições de Lógica de Primeira Ordem como linguagens de descrição. O aprendizado em PLI só é factível quando as linguagens utilizadas estão restritas e é fortemente controlado, caso contrário, o aprendizado em PLI se torna indecidível. A pesquisa em PLI se direcionou a formas de restrição das linguagens de descrição da teoria do domínio e de hipóteses. Três algoritmos que \"traduzem\" a teoria do domínio de sua forma intencional, para extensional, são apresentados. As implementações de dois deles são discutidas. As implementações realizadas deram origem a dois ambientes experimentais de aprendizado: o ambiente proposicional experimental, do qual fazem parte o ambiente experimental construtivo, e o ambiente experimental relacional.This work investigates Inductive Machine Learning as a function of the description languages employed to express instances, concepts and domain theory. The enlargement of the representational power of propositional learning methods is approached via constructive induction, in the domain of boolean functions, through the proposal of a bias for composing attributes, namely, the bias root-fringe. Experimental evaluation of root-fringe, as well as other biases for constructing new attributes was conducted and the results analyzed. Two pruning methods for decision trees were evaluated in an environment of constructive induction and the results discussed. Due to the limitations of propositional learning, ways of enlarging the limits of the learning process were investigated through enlarging the representational power of the description languages. It was chosen Inductive Logic Programming - ILP - that is an inductive learning paradigm that uses restrictions of First Order Logic as description languages. Learning using ILP is only feasible when the languages are restricted and are strongly controlled; otherwise, learning in ILP becomes undecidible. Research work in ILP was directed towards restricting domain theory and hypotheses description languages. Three algorithms that \"translate\" the intentional expression of a domain theory into its extensional expression are presented. The implementations of two of them are discussed. The implementations gave rise to two experimental learning environments: the propositional environment, which includes the constructive environment, and the relational environment.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPMonard, Maria CarolinaNicoletti, Maria do Carmo1994-06-24info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-09032009-145343/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:09:58Zoai:teses.usp.br:tde-09032009-145343Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:09:58Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Ampliando os limites do aprendizado indutivo de máquina através das abordagens construtiva e relacional.
Extending the limits of inductive machine learning through constructive and relational approaches.
title Ampliando os limites do aprendizado indutivo de máquina através das abordagens construtiva e relacional.
spellingShingle Ampliando os limites do aprendizado indutivo de máquina através das abordagens construtiva e relacional.
Nicoletti, Maria do Carmo
Aprendizado construtivo
Aprendizado de máquina
Constructive learning
Inductive logic programming
Machine learning
Programação lógica indutiva
title_short Ampliando os limites do aprendizado indutivo de máquina através das abordagens construtiva e relacional.
title_full Ampliando os limites do aprendizado indutivo de máquina através das abordagens construtiva e relacional.
title_fullStr Ampliando os limites do aprendizado indutivo de máquina através das abordagens construtiva e relacional.
title_full_unstemmed Ampliando os limites do aprendizado indutivo de máquina através das abordagens construtiva e relacional.
title_sort Ampliando os limites do aprendizado indutivo de máquina através das abordagens construtiva e relacional.
author Nicoletti, Maria do Carmo
author_facet Nicoletti, Maria do Carmo
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Monard, Maria Carolina
dc.contributor.author.fl_str_mv Nicoletti, Maria do Carmo
dc.subject.por.fl_str_mv Aprendizado construtivo
Aprendizado de máquina
Constructive learning
Inductive logic programming
Machine learning
Programação lógica indutiva
topic Aprendizado construtivo
Aprendizado de máquina
Constructive learning
Inductive logic programming
Machine learning
Programação lógica indutiva
description Este trabalho investiga Aprendizado Indutivo de Máquina como função das linguagens de descrição, utilizadas para expressar instancias, conceitos e teoria do domínio. A ampliação do poder de representação do aprendizado proporcional e abordada no contexto de indução construtiva, no domínio de funções booleanas, com a proposta de uma estratégia de composição de atributos denominada root-fringe. Avaliações experimentais dessa e de outras estratégias de construção de novos atributos foram conduzidas e os resultados analisados. Dois métodos de poda, para tratamento de ruídos, em aprendizado de arvores de decisão, foram avaliados num ambiente de indução construtiva e os resultados discutidos. Devido a limitação do aprendizado proposicional, foram investigadas formas de ampliação dos limites do aprendizado, através da ampliação do poder representacional das linguagens de descrição. Foi escolhida Programação Lógica Indutiva - PLI - que e um paradigma de aprendizado indutivo que usa restrições de Lógica de Primeira Ordem como linguagens de descrição. O aprendizado em PLI só é factível quando as linguagens utilizadas estão restritas e é fortemente controlado, caso contrário, o aprendizado em PLI se torna indecidível. A pesquisa em PLI se direcionou a formas de restrição das linguagens de descrição da teoria do domínio e de hipóteses. Três algoritmos que \"traduzem\" a teoria do domínio de sua forma intencional, para extensional, são apresentados. As implementações de dois deles são discutidas. As implementações realizadas deram origem a dois ambientes experimentais de aprendizado: o ambiente proposicional experimental, do qual fazem parte o ambiente experimental construtivo, e o ambiente experimental relacional.
publishDate 1994
dc.date.none.fl_str_mv 1994-06-24
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-09032009-145343/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-09032009-145343/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1809090539718443008