Título
[en] LIMITED TIME MACHINE TEACHING FOR REGRESSION PROBLEMS
Título
[pt] MACHINE TEACHING COM TEMPO LIMITADO PARA PROBLEMAS DE REGRESSÃO
Autor
[pt] PEDRO LAZERA CARDOSO
Vocabulário
[pt] APRENDIZADO DE MAQUINA
Vocabulário
[pt] MACHINE TEACHING
Vocabulário
[pt] PROBLEMAS DE REGRESSAO
Vocabulário
[pt] INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Vocabulário
[en] MACHINE LEARNING
Vocabulário
[en] MACHINE TEACHING
Vocabulário
[en] REGRESSION PROBLEMS
Vocabulário
[en] ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Resumo
[pt] Este trabalho considera o problema de Regressão com Tempo Limitado.
Dados um dataset, um algoritmo de aprendizado (Learner) a ser treinado e
um tempo limitado, não sabemos se seria possível treinar o modelo com todo
o dataset dentro deste tempo. Queremos então elaborar a estratégia que
extraia o melhor modelo possível deste algoritmo de aprendizado respeitando
o limite de tempo. Uma estratégia consiste em interagir com o Learner de
duas formas: enviando exemplos para o Learner treinar e enviando exemplos
para o Learner rotular. Nós definimos o que é o problema de Regressão
com Tempo Limitado, decompomos o problema de elaborar uma estratégia
em subproblemas mais simples e bem definidos, elaboramos uma estratégia
natural baseada em escolha aleatória de exemplos e finalmente apresentamos
uma estratégia, TW+BH, que supera a estratégia natural em experimentos
que realizamos com diversos datasets reais.
Resumo
[en] This work considers the Time-Limited Regression problem. Given a dataset,
a learning algorithm (Learner) to be trained and a limited time, we do not
know if it s going to be possible to train the model with the entire dataset
within this time constraint. We then want to elaborate the strategy that
extracts the best possible model from this learning algorithm respecting the
time limit. A strategy consists of a series of interactions with the Learner,
in two possible ways: sending labeled examples for the Learner to train
and sending unlabeled examples for the Learner to classify. We define what
the Time-Limited Regression problem is, we decompose the problem of
elaborating a strategy into simpler and more well-defined sub-problems, we
elaborate a natural strategy based on random choice of examples and finally
we present a strategy, TW+BH, that performs better than the natural strategy
in experiments we have done with several real datasets.
Orientador(es)
EDUARDO SANY LABER
Banca
HELIO CORTES VIEIRA LOPES
Banca
MARCO SERPA MOLINARO
Banca
EDUARDO SANY LABER
Catalogação
2021-12-02
Apresentação
2021-09-28
Tipo
[pt] TEXTO
Formato
application/pdf
Idioma(s)
PORTUGUÊS
Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=56352@1
Referência [en]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=56352@2
Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.56352
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