Monografia

Utilização de algoritmos de otimização por enxame aplicados a seleção de características

The search for feature selection methods has been increasingly present in machine learning applications, especially in those where the number of available attributes is in the range of hundreds or even thousands. Such applications include, for example, word document processing, gene expression an...

ver descrição completa

Autor principal: Sousa, Kleyson Morais de
Grau: Monografia
Idioma: pt_BR
Publicado em: Universidade Federal do Tocantins 2021
Assuntos:
Seleção de características
Otimização
Aprendizagem de Máquina
Enxame de Partículas.
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Acesso em linha: http://hdl.handle.net/11612/3235
id ir-11612-3235
recordtype dspace
spelling ir-11612-32352021-10-27T06:01:04Z Utilização de algoritmos de otimização por enxame aplicados a seleção de características Sousa, Kleyson Morais de Carvalho, Rafael Lima de Seleção de características Otimização Aprendizagem de Máquina Enxame de Partículas. CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO The search for feature selection methods has been increasingly present in machine learning applications, especially in those where the number of available attributes is in the range of hundreds or even thousands. Such applications include, for example, word document processing, gene expression analysis, and combinatorial chemistry. Feature selection or selection of characteristics is a concept that proposes methods that aim to provide faster and more economical predictors, improve predictor prediction performance, and provide a better understanding of the underlying process that generated the data. Mathematically, feature selection is formulated as a combinatorial optimization problem. In general, addressing such problems in a way that finding the exact solution is not always feasible. In this way, computational intelligence methods can be used to allow the feature selection in practice. Therefore, the objective of this work is to present and propose optimization techniques guided by strategies of feature selection, among which we can highlight the optimization by swarm of particles, optimization of swarm by competition and the combination of both. A pesquisa por métodos de seleção de características tem se mostrado cada vez mais presente em aplicações de aprendizado de máquina, principalmente naquelas onde o número de atributos disponíveis está na faixa de centenas ou até mesmo milhares. Essas aplicações incluem, por exemplo, o processamento de documentos de texto, análise de expressão genética e química combinatória. Seleção de características ou variáveis é um conceito que propõe métodos que visam fornecer preditores mais rápidos e econômicos, melhorar o desempenho de previsão dos preditores e proporcionar uma melhor compreensão do processo subjacente que gerou os dados. Matematicamente, a seleção de características é formulada como um problema de otimização combinatória. Em geral, abordar problemas deste tipo de maneira a encontrar a solução exata nem sempre é viável. Dessa forma, métodos de inteligência computacional, podem ser usados para que permitam realizar a seleção de características na prática. Portanto, o objetivo deste trabalho é apresentar e propor técnicas de otimização guiadas por estratégias de seleção de características, dentre as quais pode-se destacar a otimização por enxame de partículas, otimização de enxame por competição e a combinação de ambos. 2021-10-26T18:37:42Z 2021-10-26T18:37:42Z 2018-10 Monografia SOUSA, Kleyson Morais de. Utilização de algoritmos de otimização por enxame aplicados à seleção de características. 52f. Monografia (Graduação) - Ciência da computação, Universidade Federal do Tocantins, Palmas, 2020. http://hdl.handle.net/11612/3235 pt_BR application/pdf Universidade Federal do Tocantins Palmas Ciência da computação Palmas Graduação
institution Repositório Institucional - Universidade Federal do Tocantins - UFT
collection RepositorioUFT
language pt_BR
topic Seleção de características
Otimização
Aprendizagem de Máquina
Enxame de Partículas.
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
spellingShingle Seleção de características
Otimização
Aprendizagem de Máquina
Enxame de Partículas.
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Sousa, Kleyson Morais de
Utilização de algoritmos de otimização por enxame aplicados a seleção de características
topic_facet Seleção de características
Otimização
Aprendizagem de Máquina
Enxame de Partículas.
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
description The search for feature selection methods has been increasingly present in machine learning applications, especially in those where the number of available attributes is in the range of hundreds or even thousands. Such applications include, for example, word document processing, gene expression analysis, and combinatorial chemistry. Feature selection or selection of characteristics is a concept that proposes methods that aim to provide faster and more economical predictors, improve predictor prediction performance, and provide a better understanding of the underlying process that generated the data. Mathematically, feature selection is formulated as a combinatorial optimization problem. In general, addressing such problems in a way that finding the exact solution is not always feasible. In this way, computational intelligence methods can be used to allow the feature selection in practice. Therefore, the objective of this work is to present and propose optimization techniques guided by strategies of feature selection, among which we can highlight the optimization by swarm of particles, optimization of swarm by competition and the combination of both.
author_additional Carvalho, Rafael Lima de
author_additionalStr Carvalho, Rafael Lima de
format Monografia
author Sousa, Kleyson Morais de
title Utilização de algoritmos de otimização por enxame aplicados a seleção de características
title_short Utilização de algoritmos de otimização por enxame aplicados a seleção de características
title_full Utilização de algoritmos de otimização por enxame aplicados a seleção de características
title_fullStr Utilização de algoritmos de otimização por enxame aplicados a seleção de características
title_full_unstemmed Utilização de algoritmos de otimização por enxame aplicados a seleção de características
title_sort utilização de algoritmos de otimização por enxame aplicados a seleção de características
publisher Universidade Federal do Tocantins
publishDate 2021
url http://hdl.handle.net/11612/3235
_version_ 1787134588356657152
score 11.755432

Registros relacionados