Interpretação de cluster em aprendizagem de máquina não supervisionada - Moura, Weslley
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A interpretação de clusters, ou grupos, é parte fundamental do processo de agrupamento de dados (clustering). Após a geração dos clusters, o especialista do domínio deve definir representações conceituais (descrições) para cada grupo criado com base em medidas de proximidade ou modelos matemáticos complexos. Este trabalho apresenta um método de apoio ao aprendizado de máquina não supervisionado que auxilia o especialista do domínio na interpretação dos resultados de algoritmos de agrupamento de dados. O método apresentado passa pelas fases de aquisição e tratamento dos dados, definição do…mehr

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Produktbeschreibung
A interpretação de clusters, ou grupos, é parte fundamental do processo de agrupamento de dados (clustering). Após a geração dos clusters, o especialista do domínio deve definir representações conceituais (descrições) para cada grupo criado com base em medidas de proximidade ou modelos matemáticos complexos. Este trabalho apresenta um método de apoio ao aprendizado de máquina não supervisionado que auxilia o especialista do domínio na interpretação dos resultados de algoritmos de agrupamento de dados. O método apresentado passa pelas fases de aquisição e tratamento dos dados, definição do algoritmo de agrupamento e da medida de proximidade, avaliação da qualidade dos grupos e interpretação dos clusters. Nesta última fase avalia-se a aplicação do aprendizado não supervisionado para reagrupar elementos armazenados em uma matriz de partição com o intuito de facilitar o entendimento dos clusters.
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Autorenporträt
Mestre em engenharia da computação e co-fundador da empresa Pepsoft Sistemas. Profissional apaixonado pela ciência existente nos dados e suas aplicações práticas. Nos últimos anos vem dedicando seu tempo a projetos de aprendizagem de máquina e mantém seu site pessoal com dicas e aulas relacionadas ao tema em Hacking Analytics.