Ajuste dinâmico de parâmetros : enfoques, estratégias e experimentações aplicadas na aprendizagem em fluxos de dados com mudanças de conceitos
O processo de trabalho com fluxos de dados exige novas demandas e tarefas desafiadoras na área de mineração de dados e aprendizagem de máquina. Esse fluxo pode ser categorizado como um sistema que gera muitos dados ao longo do tempo. Dessa forma, quando a distribuição de probabilidade dentro desse fluxo varia, estamos com um problema comumente conhecido como mudança de conceito (Concept Drift). O processo de implementação de novos métodos para lidar com fluxos de dados contendo mudanças de conceito requer algoritmos que sejam capazes de se adaptar a diferentes situações para, assim, melhorar sua performance. Nesse sentido, o ajuste dinâmico de parâmetros é um contexto pouco explorado nas implementações e experimentações das pesquisas da área, requerendo uma especial atenção, sobretudo para que estes métodos consigam se adaptar melhor aos diferentes ambientes onde são aplicados. Nesta pesquisa são propostos vários enfoques e estratégias para ajustar parâmetros de forma dinâmica em vários algoritmos de classificação existentes. Desse modo, primeiramente são apresentadas várias versões do Paired k-NN Learners with Dynamically Adjusted Number of Neighbors (PL- kNN, PL-kNN2, PL-kNN3 e PL-kNN4), um novo método de classificação em par que utiliza diferentes procedimentos para ajustar de forma dinâmica e incremental o número de vizinhos k. Todas as versões são aplicados ao processo de aprendizagem online em fluxo de dados com mudanças de conceitos. A outra proposta desta tese é o Parameter Estimation Procedure (PEP), um método genérico para o ajuste dinâmico de parâmetros que é aplicado ao parâmetro de diversidade λ (lambda), comum a vários comitês de classificadores utilizados na área. Com essa finalidade, o método proposto (PEP) foi utilizado para criar versões alternativas de três comitês já existentes: BOLE-PE, OABM1-PE e OzaBag-PE. Para validá-los, foram realizados experimentos com conjuntos de dados artificiais e reais e os resultados foram avaliados usando a métrica de acurácia e o teste de Friedman com o pós-teste de Nemenyi. Os resultados dos testes com PL-kNN e suas versões mostram que estas contribuições melhoraram o desempenho do K-Nearest Neighbors (k-NN) com valores fixos de k na maior parte dos cenários testados em termos de acurácia. Já os resultados das versões usando PEP evidenciaram que a estimação dinâmica do λ é capaz de produzir bons resultados de acurácia na maioria dos ambientes experimentados.
Inteligência computacional, Detecção de mudança de conceito, Comitê, Aprendizado online, Fluxo de dados
Networked Digital Library of Theses and Dissertations