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Banca de DEFESA: LUCIA EMÍLIA SOARES SILVA
Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LUCIA EMÍLIA SOARES SILVA
DATA: 23/04/2021
HORA: 08:30
LOCAL: Sala Virtual Meet: meet.google.com/ubf-vmri-prd
TÍTULO: Rotulação Automática de Grupos Baseada em Análise de Erro de Regressão
PALAVRAS-CHAVES: Análise de agrupamento. Interpretação de grupos. Aprendizagem de Máquina. Rotulação
PÁGINAS: 42
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Sistemas de Informação
RESUMO:

Os Modelos de Rotulação de Grupos propõem a aplicação de técnicas de Inteligência Artificial para extração das principais características dos grupos, a fim de fornecer uma ferramenta para interpretação de agrupamentos oriundos dos mais diversos tipos de algoritmos de clustering. Para isso, diferentes técnincas, como Aprendizagem de Máquina, Lógica Fuzzy e discretização de dados são utilizadas na identificação dos atributos mais relevantes para formação dos grupos e dos intervalos de valores associados a eles. Esse trabalho apresenta um modelo de rotulação de grupos baseado no uso de regressão para delimitação de intervalos de valores dos atributos que revelem os pares atributo-intervalo que melhor resumem os grupos. A relevância de um atributo para o agrupamento é determinada pelos intervalos de valores dos atributos em que o erro de predição da regressão é mínimo, resultando em rótulos específicos e capazes de representar a maioria dos elementos dos grupos. Os resultados obtidos nos experimentos mostram que o modelo é eficaz em rotular os grupos, apresentando Taxas de Concordâncias entre 0,90 e 1,0 para as bases de dados utilizadas, além de garantir rótulos exclusivos para cada grupo por meio da análise da Taxa de Concordância dos rótulos em grupos distintos.

 


MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - JOÃO DALLYSON SOUSA DE ALMEIDA - UFMA
Interno - 2061294 - RICARDO DE ANDRADE LIRA RABELO
Interno - 1579396 - RODRIGO DE MELO SOUZA VERAS
Presidente - 1446435 - VINICIUS PONTE MACHADO

Cadastrada em: 29/03/2021
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SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | © UFRN | sigjb07.ufpi.br.instancia1 11/04/2021 14:49