Um estudo de caso utilizando o módulo de combinação e explicação do Rule System.
| dc.contributor | São Carlos - ICMC-USP | pt_BR |
| dc.contributor.author | Bernardini, Flávia Cristina | |
| dc.contributor.author | Monard, Maria Carolina | |
| dc.date.accessioned | 2019-03-21T11:18:50Z | |
| dc.date.available | 2019-03-21T11:18:50Z | |
| dc.date.issued | 2002-04 | |
| dc.description.abstract | Encontra-se em desenvolvimento no LABIC - Laboratório de Inteligência Computacional um projeto de grande porte denominado DISCOVER, que tem por objetivo fornecer um ambiente integrado para apoiar as etapas do processo de descoberta de conhecimento. No intuito de testar algumas idéias que poderão futuramente ser implementadas no ambiente DISCOVER, foi implementado um sistema computacional denominado Rule System na linguagem de programação lógica Prolog. O Rule System utiliza conjuntos de classificadores simbólicos induzidos por diferentes algoritmos de Aprendizado de Máquina e tem como objetivos: avaliar as regras de conhecimento que constituem esses Classificadores, avaliar diversas formas de combinar esses classificadores bem como explicar a classificação de novos exemplos por esse conjunto, ou ensemble, de classificadores. Dentre os módulos do Rule System, está o Módulo de Combinação e Explicação- MCE -, responsável pela tarefa de explicação de ensembles e combinação de Classificadoras. Um dos procedimentos principais do MCE é o rco/4, que implementa o algoritmo RCC. 0 RCO é um algoritmo de seleção de regras que utiliza como entrada um conjunto de hipóteses (classificadores), constituídas por regras e um subconjunto de dados do domínio. O objetivo deste trabalho é analisar as hipóteses construídas utilizando seis critérios diferentes do algoritmo RGO, com as hipóteses induzidas pelo algoritmo de aprendizado de máquina CN2. Os experimentos foram realizados utilizando um conjunto de dados do mundo real, relacionados ao processamento de sêmen diagnóstico. | pt_BR |
| dc.description.notes | Relatórios Técnicos do ICMC; 160 | pt_BR |
| dc.format | 32 p. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.icmc.usp.br//handle/RIICMC/6895 | |
| dc.language.iso | por | pt_BR |
| dc.publisher.city | São Carlos, SP, Brasil. | pt_BR |
| dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
| dc.title | Um estudo de caso utilizando o módulo de combinação e explicação do Rule System. | pt_BR |
| dc.title.alternative | A case study using the Rule System combination and explanation module. | pt_BR |
| dc.type.category | Relatórios técnicos | pt_BR |
| usp.description.abstracttranslated | It is being developed in LABIC - Laboratory of Computational Intelligence a large project called DISCOVER, which aims to provide an integrated environment to support the stages of the discovery process. In order to test some ideas that may be implemented in the future in the DISCOVER environment, a computer system called Rule System was implemented in the Prolog logic programming language. The Rule System uses sets of symbolic classifiers induced by different Machine Learning algorithms and aims to: evaluate the rules of knowledge that constitute these Classifiers, evaluate several ways to combine these classifiers as well as explain the classification of new examples by this set, or ensemble, of classifiers. Among the Rule System modules is the Combination Module and Explanation - MCE -, responsible for the task of explaining ensembles and combination of Classifiers. One of the main procedures of the ECM is the rco / 4, which implements the RCC algorithm. The RCO is a rule selection algorithm that uses as input a set of hypotheses (classifiers), consisting of rules and a subset of domain data. The objective of this work is to analyze the hypotheses constructed using six different criteria of the RGO algorithm, with the hypotheses induced by the machine learning algorithm CN2. The experiments were performed using a set of real-world data related to the processing of diagnostic semen. | pt_BR |