Solução automatizada de engenharia de características para problemas de aprendizado de máquina

• Autor(a) principal: Prado, Fernando Favoretti Vital do
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-18112021-212329/
• topic: Aprendizado de máquina; AutoML; AutoML; Engenharia de Características; Feature engineering; Machine learning

Atualmente, o aprendizado de máquina vem sendo amplamente utilizado para auxiliar em diferentes atividades, desde a sugestão de vídeos ou séries até no auxílio ao diagnóstico médico. O desenvolvimento de soluções envolvendo aprendizado de máquina envolve uma série de tarefas que incluem entendimento do problema, entendimento dos dados, preparação dos dados, modelagem, avaliação e verificação dos resultados. A construção de modelos de aprendizado de máquina de alta qualidade é, tipicamente, interativo e complexo, exigindo conhecimento específico e um grande esforço do executor. O aprendizado de máquina automatizado AutoML procura automatizar partes desse processo. Uma etapa importante do desenvolvimento desse tipo de solução é a engenharia de características que aplica transformações nos dados originais, tornando-os mais representativos para o modelo final. O presente trabalho atua no escopo de apresentar uma solução que automatize o processo de engenharia de características. A estratégia resultante da aplicação de técnicas de geração e seleção automatizadas de características em um arcabouço único é capaz de propiciar melhoria no desempenho de diferentes algoritmos aplicados a problemas de classificação quando comparados a um baseline inicial frente a quatro diferentes métricas. A solução apresentada neste trabalho provê a opção de automatização do arcabouço completo de engenharia de características, para o contexto específico de problemas de aprendizado do tipo classificação que utilizam dados tabulares