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Seleção de Atributos Aprendizagem de Máquina Artur Aquino Gabriel Albuquerque Hallan Cosmo.

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1 Seleção de Atributos Aprendizagem de Máquina Artur Aquino Gabriel Albuquerque Hallan Cosmo

2 Roteiro Introdução Metodologia PSO O Problema Implementação Resultados Comparação Conclusão

3 Introdução Atributos não relevantes podem reduzir a precisão dos algoritmos de aprendizado supervisionado Algoritmos de seleção de atributos buscam selecionar atributos não redudantes e relevantes. O problema aqui é: qual caminho tomar para selecionar os atributos? –Busca exaustiva não é uma boa estratégia

4 Metodologia Seleção de atributos Algoritmo: Particle Swarm Optimization – PSO Algoritmo supervisionado no WEKA –WrapperSubset Eval Comparação

5 PSO Foi inicialmente descrito em 1995 por James Kennedy e Russell C. Eberhart mas evoluiu muito desde então É uma espécie de inteligência coletiva de um enxame baseada em principios psico-sociológicos Pode ser utilizado para demonstrar comportamentos sociais ou aplicações de engenharia

6 PSO O PSO é um algoritmo de otimização estocástico e baseado em populações Os atributos são abstraídos para partículas no espaço –Posição Taxa de mudança –Velocidade

7 PSO Comunicação -> Melhor posição –Local –Global Ajuste buscando o ótimo –Posição –Velocidade

8 PSO - Exemplo Gaivotas telepáticas (trocam informações) em posições aleatórias buscando a melhor fonte de comida Como sabem qual gaivota está mais próxima alteram velocidade e posição Vão mantendo o registro das melhores posições e velocidades Convergem para a fonte de comida (o ótimo)

9 O Problema Temos um problema de classificação, onde devemos determinar se um animal é Peixe ou não. A partir de um conjunto de atributos, em que, eventualmente, alguns são irrelevantes e reduzem a precisão do algoritmo.

10 Implementação PSO - Algoritmo de busca Classificador Naive Bayes Comparação –Naive Bayes do Weka

11 Resultados Experimentamos diferentes quantidades de partículas no espaço

12 Comparação PSO x todos os atributos x weka –Acerto calculado no weka –Diferença muito pequena Quantidade de atributos –Weka: 20 –PSO: 6 (10000 partículas)

13 Conclusão Muitos atributos não é necessariamente vantagem –Redundância –Irrelevância PSO tende a melhorar com o aumento de partículas inicialmente geradas –Até certo ponto O algoritmo implementado foi muito básico mas, ainda assim consegue resultados próximos ao do weka com menos atributos

14 Seleção de Atributos Aprendizagem de Máquina Artur Aquino Gabriel Albuquerque Hallan Cosmo


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