Data/hora: 23/09/2024 14:44:44

Biblioteca(s): 	Embrapa Cerrados.	
Data corrente: 	13/11/2001	
Data da última atualização: 	13/11/2001	
Autoria: 	PRADO, H. A. do.	
Título: 	Orpheo: uma estrutura de trabalho para integracao dos paradigmas de aprendizado supervisionado e nao-supervisionado.	
Ano de publicação: 	2001	
Fonte/Imprenta: 	Porto Alegre: UFRGS, 2001.	
Páginas: 	150p.	
Idioma: 	Português	
Notas: 	Tese Doutorado. 	
Conteúdo: 	Esta tese apresenta contribuicoes ao processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados(DCBD). DCBD pode ser entendido como um conjunto de tecnicas automatizadas - ou semi-automatizadas - otimizadas para extrair conhecimento a partir de grandes bases de dados. Assim, o ja, de longa data, praticado processo de descoberta de conhecimento passa a contar com aprimoramentos que tornam mais facil de ser realizado. A partir dessa visao , bem conhecidos algortimos de Estatistica e de Aprendizado de Maquina passam a funcionar com desempenho aceitavel sobre bases de dados cada vez maiores. Da mesma forma , tarefas como coleta, limpeza e transformacao de dados e selecao de atributos, parametros e modelos recebem um suporte que facilita cada vez mais a sua execucao. a contribuicao principal deta tese consiste na aplicacao dessa visao para a otimizacao da descoberta de conhecimento a partir de dados nao-classificados. Adicionalmente sao apresentadas algumas contribuicoes sobre o Modelo Neural Combinatorio (MNC), um sistema hibrido neurossimbolico para classificacao que elegemos  como foco de trabalho. Quanto a principal contribuicao, percebeu-se que a descoberta de conhecimento a partir de dados nao-classificados, em geral, e dividida em dois subprocessos: identificacao de agrupamentos (aprendizado nao-supervisionado) seguida de classificacao (aprendizado supervisionado). Esses subprocessos correspondem as tarefas de rotulagem ds itens de dados e obtencao das correlacoes entre os atributos da entrada e os rotulos. Nao encontramos outra razao  para que haja essa separacao que as limitacoes inerentes aos algoritmos especificos. Uma dessas limitacoes, por exemplo, e a necessidade de iteracao de muitos deles buscando a convergencia para um determinado modelo. Isto obriga a que o algoritmo realize varias leituras  da base de dados, o que, para Mineracao de Dados, e proibitivo. A partir dos avancos em DCBD, particulamente com o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado que realizam sua tarefa em apenas uma leitura dos dados, fica evidente a possibilidade de se reduzir o numero de acessos na realizacao do processo completo. Nossa contribuicao, nesse caso, se materializa na proposta de uma estrutura de trabalho para integracao dos dois paradigmase a implantacao de um prototipo dessa estrutura utilizando-se os algoritmos de aprendizado ART1, para identificacao de agrupamentos, e MNC, para a tarefa de classificacao . E tambem apresentada uma aplicacao no mapeamento de areas homigeneas de plantio trigo no Brasil, de 1975 a 1999. Com reacors a contribuicoes sobreo MNC sao apresentados: (a) uma variante do algoritmo de treinamento que permite uma reducao significatica do tamanho do modelo apos o aprendizado; (b) um estudo sobre a reducao da complexibilidade do modelo com o uso de maquinas de comite; (c) uma tecnica, usando o metodo do envoltorio, para poda controlada do modelo final e (d) uma abordagem para tratamento de inconsistencias e perda de conhecimento que podem ocorrer na construcao do modelo.	
Palavras-Chave: 	Computacao; Computer applications; Inteligencia artificial.	
Categoria do assunto: 	--	
Registro original: 	Embrapa Cerrados (CPAC)	
Exemplares: 	CPAC - (20313-1) - UPC - TS - -- - T002/01 - PRA - T002/01 - DIS