Novas abordagens em aprendizado de máquina para a geração de regras, classes desbalanceadas e ordenação de casos

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Prati, Ronaldo Cristiano
Copyright Year	2006
Abstract	Resumo Algoritmos de aprendizado de maquina sao uma alternativa muito interessante para muitos problemas em mineracao de dados. Entretanto, a maioria das pesquisas em aprendizado de maquina trata problemas bem definidos (como gerar um modelo de classficacao), com conjuntos de dados pequenos, bem comportados e relativamente bem preparados para a tarefa. Alem disso, os objetivos da tarefa de aprendizado estao bem definidos, tal como maximizar a taxa de acerto dos modelos de classificacao. Mineracao de dados, no entanto, apontou diversas novas direcoes para pesquisas em aprendizado de maquina. Nesta Tese de Doutoramento, exploramos essa interacao entre aprendizado de maquina e mineracao de dados e propomos novas solucoes para alguns problemas que surgiram a partir da aplicacao de algoritmos de aprendizado em problemas reais de mineracao de dados.
File Format	PDF HTM / HTML
DOI	10.11606/T.55.2006.tde-01092006-155445
Alternate Webpage(s)	http://sites.labic.icmc.usp.br/pub/mcmonard/ronaldoCDTIA08.pdf
Alternate Webpage(s)	https://doi.org/10.11606/T.55.2006.tde-01092006-155445
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article