Adaptatividade em aprendizagem de máquina: conceitos e estudo de caso.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Stange, Renata Luiza
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-02072012-175054/
Resumo: A aprendizagem incremental requer que o mecanismo de aprendizagem seja baseado no acúmulo dinâmico da informação extraída das experiências realizadas. A aprendizagem de máquina usando adaptatividade considera a integração de técnicas de aprendizagem de máquina simbólicas com técnicas adaptativas para a solução de problemas de aprendizagem. A palavra adaptatividade sugere a capacidade de modificação do conjunto de regras aprendidas em resposta a eventos que podem ocorrer durante o processo de aprendizagem, ou então autoajustes no conjunto de parâmetros. Os dispositivos adaptativos que possuem a capacidade de reter em suas regras informações extraídas de suas entradas podem acumular informações, para que sejam utilizadas quando forem necessárias. As estratégias de interesse para a incorporação da adaptatividade incluem a utilização de métodos e técnicas de aprendizagem de máquina, em particular as que implementam aprendizado supervisionado e tomada de decisão. O objetivo deste trabalho é explorar a utilização de técnicas adaptativas no processo de aprendizado por máquina, tanto de forma exclusiva como em conjunto com outras técnicas de aprendizagem. Para atingir este objetivo, propõe-se aqui a utilização de dispositivos adaptativos para representar o conhecimento adquirido através da aprendizagem incremental. Além disso, é feito um estudo de caso que combina aprendizagem de máquina com técnicas adaptativas para implementar um esquema de aprendizagem autônoma de estratégias, com o objetivo de vencer uma particular instância do jogo que é apresentado. A aprendizagem de um jogo exige a tomada de decisão, que é um processo complexo e dinâmico. Com a finalidade de fornecer um substrato geral para a criação, manipulação e análise de regras em problemas de tomada de decisão, utilizando tabelas de decisão adaptativas, a ferramenta de software Adapt-DT foi implementada. Um exemplo ilustrativo utilizando tabelas de decisão adaptativa como meio para a representação de conhecimento é apresentado, para exercitar a utilização da ferramenta. Isto permite concluir que os dispositivos adaptativos podem ser utilizados para representar o conhecimento adequadamente, com vantagens sobre outros métodos tradicionais.
id USP_6f953fe11f706ea003e3537571b13bf3
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-02072012-175054
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Adaptatividade em aprendizagem de máquina: conceitos e estudo de caso.Adaptivity in machine learning: Concepts and case study.AdaptatividadeAdaptive tecnhologyAdaptivityAprendizado de máquinaAprendizagem incrementalClassificadoresClassifiersDecision-makingIncremental learningMachine learningPattern recognitionReconhecimento de padrõesTecnologia adaptativaTomada de decisãoA aprendizagem incremental requer que o mecanismo de aprendizagem seja baseado no acúmulo dinâmico da informação extraída das experiências realizadas. A aprendizagem de máquina usando adaptatividade considera a integração de técnicas de aprendizagem de máquina simbólicas com técnicas adaptativas para a solução de problemas de aprendizagem. A palavra adaptatividade sugere a capacidade de modificação do conjunto de regras aprendidas em resposta a eventos que podem ocorrer durante o processo de aprendizagem, ou então autoajustes no conjunto de parâmetros. Os dispositivos adaptativos que possuem a capacidade de reter em suas regras informações extraídas de suas entradas podem acumular informações, para que sejam utilizadas quando forem necessárias. As estratégias de interesse para a incorporação da adaptatividade incluem a utilização de métodos e técnicas de aprendizagem de máquina, em particular as que implementam aprendizado supervisionado e tomada de decisão. O objetivo deste trabalho é explorar a utilização de técnicas adaptativas no processo de aprendizado por máquina, tanto de forma exclusiva como em conjunto com outras técnicas de aprendizagem. Para atingir este objetivo, propõe-se aqui a utilização de dispositivos adaptativos para representar o conhecimento adquirido através da aprendizagem incremental. Além disso, é feito um estudo de caso que combina aprendizagem de máquina com técnicas adaptativas para implementar um esquema de aprendizagem autônoma de estratégias, com o objetivo de vencer uma particular instância do jogo que é apresentado. A aprendizagem de um jogo exige a tomada de decisão, que é um processo complexo e dinâmico. Com a finalidade de fornecer um substrato geral para a criação, manipulação e análise de regras em problemas de tomada de decisão, utilizando tabelas de decisão adaptativas, a ferramenta de software Adapt-DT foi implementada. Um exemplo ilustrativo utilizando tabelas de decisão adaptativa como meio para a representação de conhecimento é apresentado, para exercitar a utilização da ferramenta. Isto permite concluir que os dispositivos adaptativos podem ser utilizados para representar o conhecimento adequadamente, com vantagens sobre outros métodos tradicionais.Incremental learning requires a learning mechanism based on the information extracted from dynamically accumulated experiments. Adaptivity-oriented machine-learning combines adaptive techniques with symbolic ones for solving machine-learning problems. The term adaptivity means the ability of a learning process to change its own set of rules in response to events occurred during the learning process, or, equivalently, self-tuning the set of parameters. The adaptive devices with withhold information ability inside their rules, extracted from input from their own set of rules, can accumulate information to be used whenever they are necessary. The strategies of interest to adopt adaptivity include the use of machine learning techniques and methods, particularly the ones that implement supervised learning and decision-making. This work purposes to investigate the application of adaptive techniques in machine learning process, either exclusively and in cooperation with other techniques. In order to achieve this target, the use of adaptive devices to represent the knowledge gathered through incremental learning is proposed. Additionally, a case study that combines both machine learning and adaptive techniques to implement a scheme of autonomous learning strategies is also performed with the goal of winning an instance of the simple game. Decision-making is required to learning how to play a game, which is a complex and dynamic process. So as to provide a general framework for the creation, manipulation and analysis of rules in decision-making problems using adaptive decision tables, the Adapt-DT tool was implemented. An illustrative example using adaptive decision tables as a means to represent knowledge is introduced to the tool evaluation. This supports the conclusion that adaptive devices can be used to adequately represent the knowledge, with advantages over other traditional methods.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPJosé Neto, JoãoStange, Renata Luiza2011-10-21info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-02072012-175054/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/openAccesspor2016-07-28T16:10:31Zoai:teses.usp.br:tde-02072012-175054Biblioteca 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:27212016-07-28T16:10:31Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Adaptatividade em aprendizagem de máquina: conceitos e estudo de caso.
Adaptivity in machine learning: Concepts and case study.
title Adaptatividade em aprendizagem de máquina: conceitos e estudo de caso.
spellingShingle Adaptatividade em aprendizagem de máquina: conceitos e estudo de caso.
Stange, Renata Luiza
Adaptatividade
Adaptive tecnhology
Adaptivity
Aprendizado de máquina
Aprendizagem incremental
Classificadores
Classifiers
Decision-making
Incremental learning
Machine learning
Pattern recognition
Reconhecimento de padrões
Tecnologia adaptativa
Tomada de decisão
title_short Adaptatividade em aprendizagem de máquina: conceitos e estudo de caso.
title_full Adaptatividade em aprendizagem de máquina: conceitos e estudo de caso.
title_fullStr Adaptatividade em aprendizagem de máquina: conceitos e estudo de caso.
title_full_unstemmed Adaptatividade em aprendizagem de máquina: conceitos e estudo de caso.
title_sort Adaptatividade em aprendizagem de máquina: conceitos e estudo de caso.
author Stange, Renata Luiza
author_facet Stange, Renata Luiza
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv José Neto, João
dc.contributor.author.fl_str_mv Stange, Renata Luiza
dc.subject.por.fl_str_mv Adaptatividade
Adaptive tecnhology
Adaptivity
Aprendizado de máquina
Aprendizagem incremental
Classificadores
Classifiers
Decision-making
Incremental learning
Machine learning
Pattern recognition
Reconhecimento de padrões
Tecnologia adaptativa
Tomada de decisão
topic Adaptatividade
Adaptive tecnhology
Adaptivity
Aprendizado de máquina
Aprendizagem incremental
Classificadores
Classifiers
Decision-making
Incremental learning
Machine learning
Pattern recognition
Reconhecimento de padrões
Tecnologia adaptativa
Tomada de decisão
description A aprendizagem incremental requer que o mecanismo de aprendizagem seja baseado no acúmulo dinâmico da informação extraída das experiências realizadas. A aprendizagem de máquina usando adaptatividade considera a integração de técnicas de aprendizagem de máquina simbólicas com técnicas adaptativas para a solução de problemas de aprendizagem. A palavra adaptatividade sugere a capacidade de modificação do conjunto de regras aprendidas em resposta a eventos que podem ocorrer durante o processo de aprendizagem, ou então autoajustes no conjunto de parâmetros. Os dispositivos adaptativos que possuem a capacidade de reter em suas regras informações extraídas de suas entradas podem acumular informações, para que sejam utilizadas quando forem necessárias. As estratégias de interesse para a incorporação da adaptatividade incluem a utilização de métodos e técnicas de aprendizagem de máquina, em particular as que implementam aprendizado supervisionado e tomada de decisão. O objetivo deste trabalho é explorar a utilização de técnicas adaptativas no processo de aprendizado por máquina, tanto de forma exclusiva como em conjunto com outras técnicas de aprendizagem. Para atingir este objetivo, propõe-se aqui a utilização de dispositivos adaptativos para representar o conhecimento adquirido através da aprendizagem incremental. Além disso, é feito um estudo de caso que combina aprendizagem de máquina com técnicas adaptativas para implementar um esquema de aprendizagem autônoma de estratégias, com o objetivo de vencer uma particular instância do jogo que é apresentado. A aprendizagem de um jogo exige a tomada de decisão, que é um processo complexo e dinâmico. Com a finalidade de fornecer um substrato geral para a criação, manipulação e análise de regras em problemas de tomada de decisão, utilizando tabelas de decisão adaptativas, a ferramenta de software Adapt-DT foi implementada. Um exemplo ilustrativo utilizando tabelas de decisão adaptativa como meio para a representação de conhecimento é apresentado, para exercitar a utilização da ferramenta. Isto permite concluir que os dispositivos adaptativos podem ser utilizados para representar o conhecimento adequadamente, com vantagens sobre outros métodos tradicionais.
publishDate 2011
dc.date.none.fl_str_mv 2011-10-21
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 http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-02072012-175054/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-02072012-175054/
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_ 1815256546620211200