Comitês de classificadores neurais - Lopes Filho, José Gomes
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Comitês (ensembles) são um tipo de SMC - Sistema de Múltiplos Classificadores, que se caracteriza por ser um paradigma de aprendizado no qual uma coleção finita de alternativas globais para solução de um problema é avaliada em grupo com vistas a estabelecer, a partir delas, uma solução única para o problema. Para que isto ocorra, porém, é necessário que os agentes selecionados para compor o comitê sejam ao mesmo tempo acurados (eficazes) e diversos entre si, o que é conhecido na literatura como o dilema da diversidade versus acurácia. Diversas métricas para calcular a diversidade são…mehr

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Produktbeschreibung
Comitês (ensembles) são um tipo de SMC - Sistema de Múltiplos Classificadores, que se caracteriza por ser um paradigma de aprendizado no qual uma coleção finita de alternativas globais para solução de um problema é avaliada em grupo com vistas a estabelecer, a partir delas, uma solução única para o problema. Para que isto ocorra, porém, é necessário que os agentes selecionados para compor o comitê sejam ao mesmo tempo acurados (eficazes) e diversos entre si, o que é conhecido na literatura como o dilema da diversidade versus acurácia. Diversas métricas para calcular a diversidade são encontradas na literatura, a dificuldade, no entanto, ainda reside na forma de medi-la não entre pares de agentes, mas do conjunto como um todo e avaliar a relevância relativa desta diversidade frente à acurácia destes mesmos agentes. A construção de um comitê envolve diversos parâmetros com vistas a melhor determinar seu tamanho e selecionar os agentes mais adequados a compô-lo. Sendo assim, motivado pelas limitações ainda existentes, este livro tem por objetivo principal realizar demonstrar estratégias que possibilitem a construção e o empregos de comitês.
Autorenporträt
Possui graduação em Licenciatura Plena em Computação pela Universidade Estadual da Paraíba, mestrado em Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Atua principalmente nos seguintes temas: Algoritmos Experimentais, Metaheurísticas, Modelagem em Otimização Combinatória e Reconhecimento de Padrões.