Rodrigo Morgon

Aprendizagem de conceitos é uma técnica que permite ao computador aprender a reconhecer objetos de uma classe (a partir de exemplos e contraexemplos) e que tem aplicações práticas em várias áreas, tais como medicina, economia, negócios, biologia e computação. O objetivo desse trabalho é propor um algoritmo evolucionário para aprendizagem de conceitos e, com base nele, criar um sistema correspondente denominado ECL (Evolutionary Concept Learner). Para avaliar a viabilidade dessa proposta, foi… Mostrar más

Aprendizagem de conceitos é uma técnica que permite ao computador aprender a reconhecer objetos de uma classe (a partir de exemplos e contraexemplos) e que tem aplicações práticas em várias áreas, tais como medicina, economia, negócios, biologia e computação. O objetivo desse trabalho é propor um algoritmo evolucionário para aprendizagem de conceitos e, com base nele, criar um sistema correspondente denominado ECL (Evolutionary Concept Learner). Para avaliar a viabilidade dessa proposta, foi feita uma comparação do ECL com outros três sistemas de aprendizagem tradicionais: MLP (Multilayer Perceptron), ID3 (Iterative Dichotomiser) e NB (Naïve Bayes). Os resultados dessa comparação mostraram que, embora nenhum dos sistemas comparados possa ser considerado o melhor em todos os casos, no geral, o sistema ECL teve um ótimo desempenho. Mostrar menos

Regressão é uma técnica usada para verificar a relação existente entre duas variáveis observadas e obter um modelo que possa expressar essa relação. A abordagem tradicional de regressão usa modelos predefinidos, sendo inviável quando não se tem uma suposição a respeito do melhor modelo a ser adotado. A regressão simbólica, por outro lado, é capaz de encontrar o melhor modelo sem nenhuma hipótese adicional. O objetivo desse artigo é propor um algoritmo evolucionário para regressão simbólica, e… Mostrar más

Regressão é uma técnica usada para verificar a relação existente entre duas variáveis observadas e obter um modelo que possa expressar essa relação. A abordagem tradicional de regressão usa modelos predefinidos, sendo inviável quando não se tem uma suposição a respeito do melhor modelo a ser adotado. A regressão simbólica, por outro lado, é capaz de encontrar o melhor modelo sem nenhuma hipótese adicional. O objetivo desse artigo é propor um algoritmo evolucionário para regressão simbólica, e com base nele, criar um sistema correspondente chamado SRS (Symbolic Regression with Sampling). A novidade no algoritmo é o uso de amostragem para selecionar indivíduos da população que terão descendentes na próxima geração. A conjectura é que o uso de amostragem pode acelerar a evolução da população e reduzir o tempo necessário para obtenção do melhor modelo procurado. Os resultados empíricos confirmaram essa conjectura. Mostrar menos

Concept learning is a kind of classification task that has interesting practical applications in several areas. In this paper, a new evolutionary concept learning algorithm is proposed and a corresponding learning system, called ECL (Evolutionary Concept Learner), is implemented. This system is compared to three traditional learning systems: MLP (Multilayer Perceptron), ID3 (Iterative Dichotomiser) and NB (Naïve Bayes). The comparison results show that, although no single system is the best in… Mostrar más

Concept learning is a kind of classification task that has interesting practical applications in several areas. In this paper, a new evolutionary concept learning algorithm is proposed and a corresponding learning system, called ECL (Evolutionary Concept Learner), is implemented. This system is compared to three traditional learning systems: MLP (Multilayer Perceptron), ID3 (Iterative Dichotomiser) and NB (Naïve Bayes). The comparison results show that, although no single system is the best in all situations, the proposed system ECL has a very good overall performance. Mostrar menos

Aprendizagem de conceitos é uma técnica que permite ao computador aprender a reconhecer objetos (a partir de exemplos e contraexemplos), com aplicações práticas em diversas áreas. Esse artigo propõe um algoritmo evolucionário para aprendizagem de conceitos e descreve um sistema correspondente, chamado ECL (Evolutionary Concept Learner). A comparação feita entre esse sistema e outros sistemas de aprendizagem tradicionais mostrou que, embora nenhum deles possa ser considerado o melhor em todos os… Mostrar más

Aprendizagem de conceitos é uma técnica que permite ao computador aprender a reconhecer objetos (a partir de exemplos e contraexemplos), com aplicações práticas em diversas áreas. Esse artigo propõe um algoritmo evolucionário para aprendizagem de conceitos e descreve um sistema correspondente, chamado ECL (Evolutionary Concept Learner). A comparação feita entre esse sistema e outros sistemas de aprendizagem tradicionais mostrou que, embora nenhum deles possa ser considerado o melhor em todos os casos, em geral, o ECL tem ótimo desempenho. Mostrar menos

Em aplicações práticas em áreas como, por exemplo, química e medicina, muitas vezes, é preciso verificar se duas variáveis observadas estão relacionadas e, caso estejam, definir um modelo que expresse essa relação. Este tipo de modelagem, denominado regressão, permite compreender como o comportamento de uma variável x influencia o comportamento de outra variável y. A relação entre essas variáveis pode ser vista como um processo com entrada x e saída y, i.e., y=f(x). Observando-se o… Mostrar más

Em aplicações práticas em áreas como, por exemplo, química e medicina, muitas vezes, é preciso verificar se duas variáveis observadas estão relacionadas e, caso estejam, definir um modelo que expresse essa relação. Este tipo de modelagem, denominado regressão, permite compreender como o comportamento de uma variável x influencia o comportamento de outra variável y. A relação entre essas variáveis pode ser vista como um processo com entrada x e saída y, i.e., y=f(x). Observando-se o comportamento desse processo, é possível obter vários pares de entrada e saída, {(x_1,y_1 ),…,(x_n,y_n )}, a partir dos quais um modelo correspondente pode ser criado. Como a função f(x) é desconhecida (i.e., representa um processo do tipo caixa-preta), o problema de regressão consiste em encontrar uma função h(x) que produza saídas “próximas” daquelas produzidas pela função f(x), relativamente aos pares de entrada e saída considerados. Nesse trabalho, o objetivo é descrever a implementação de um sistema de regressão simbólica, baseado em programação genética, relatar resultados obtidos com ele e avaliar a sua eficácia. Mostrar menos

Concept learning is a kind of classification task that has interesting practical applications in several areas. In this paper, a new evolutionary concept learning algorithm is proposed and a corresponding learning system, called ECL (Evolutionary Concept Learner), is implemented. This system is compared to three traditional learning systems: MLP (Multilayer Perceptron), ID3 (Iterative Dichotomiser) and NB (Naïve Bayes). The comparison takes into target concepts of varying complexities… Mostrar más

Concept learning is a kind of classification task that has interesting practical applications in several areas. In this paper, a new evolutionary concept learning algorithm is proposed and a corresponding learning system, called ECL (Evolutionary Concept Learner), is implemented. This system is compared to three traditional learning systems: MLP (Multilayer Perceptron), ID3 (Iterative Dichotomiser) and NB (Naïve Bayes). The comparison takes into target concepts of varying complexities (e.g., with interacting attributes) and different qualities of training sets (e.g., with imbalanced classes and noisy class labels). The comparison results show that, although no single system is the best in all situations, the proposed system ECL has a very good overall performance. Mostrar menos