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Banca de DEFESA: FRANCISCO DAS CHAGAS IMPERES FILHO

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: FRANCISCO DAS CHAGAS IMPERES FILHO
DATA: 13/04/2018
HORA: 08:00
LOCAL: Sala de Video Conferência - NCAD
TÍTULO: Rotulação de Grupos em Algoritmos de Agrupamento Baseados em Distância Utilizando Grau de Pertinência
PALAVRAS-CHAVES: Rotulação de dados. Agrupamento de dados. Aprendizagem de Máquina.
PÁGINAS: 80
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Sistemas de Informação
RESUMO:

No campo da Inteligência Artificial (IA) um tópico vem ganhando destaque nos últimos anos: o agrupamento de dados. Por esse motivo, vem sendo considerado um item relevante na subárea de Aprendizagem de Máquina (AM), mas especificamente aprendizagem não supervisionada. O problema relacionado ao agrupamento (clustering) é abordado com frequência em muitos trabalhos de cunho científico, entretanto a compreensão dos grupos (clusters) é tão importante quanto a sua formação. Definir grupos pode auxiliar na interpretação e, consequentemente, direcionar esforços para tomadas de decisões mais acertadas levando em consideração as peculiaridades de cada grupo formado. Devido a problemática relacionada a encontrar definições, ou rótulos, capazes de identificar cada grupo de forma fácil, este trabalho descreve um modelo que elabora rótulos utilizando um algoritmo não supervisionado baseado em distância para encontrar características relevantes nos elementos de cada grupo e modelar faixas de valores que identificam os grupos de forma única. Para avaliar o desempenho, o modelo produziu rótulos para grupos de uma base de dados bem difundida na literatura e foi submetido a uma análise comparativa com outro modelo de rotulação, que aborda a mesma temática desse trabalho. Os rótulos produzidos conseguiram representar um grande número de elementos, apresentando assim um bom resultado. Na análise comparativa, o modelo conseguiu produzir rótulos de forma eficiente, permitindo uma fácil interpretação das definições geradas. Os experimentos realizados demonstram que o modelo proposto é capaz de construir rótulos para a identificação dos grupos, melhorando assim a compreensão dos grupos fornecidos.

 

 


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1446435 - VINICIUS PONTE MACHADO
Interno - 1350246 - KELSON ROMULO TEIXEIRA AIRES
Interno - 1579396 - RODRIGO DE MELO SOUZA VERAS
Externo à Instituição - RICARDO AUGUSTO SOUZA FERNANDES - UFSCAR
Notícia cadastrada em: 12/04/2018 16:07
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | © UFRN | sigjb04.ufpi.br.instancia1 20/07/2019 21:58