Defesa de mestrado do discente Leonardo Macedo, dia 10/10, às 13:30.

Defesa de mestrado do discente Leonardo Macedo, dia 10/10, às 13:30.

Título: Uma Análise Comparativa de Métodos de Construção de Grafos para Classificação Semissupervisionada Transdutiva.
Resumo: O aprendizado semissupervisionado é um paradigma do aprendizado de máquina que utiliza dados rotulados e não rotulados no processo de aprendizado, sendo em- pregado quando a quantidade de dados disponı́veis é abundante, mas a quantidade de dados rotulados é escassa. Um dos principais métodos do aprendizado semissu- pervisionado é a classificação semissupervisionada transdutiva baseada em grafos, na qual o método de construção do grafo exerce grande influência no processo de classificação. Esta dissertação investiga a influência dos métodos de construção de grafos na classificação semissupervisionada baseada em grafos, avaliando diferentes métodos propostos na literatura e a aplicação de métodos de construção de outros contextos: a árvore geradora mı́nima de alcançabilidade mútua (MSTR) derivada do HDBSCAN* e o método de extração do backbone de grafos, o Disparity Filter (DF). Como método de propagação dos rótulos, é utilizado o Local and Global Consistency (LGC), e os resultados foram avaliados utilizando a macro-averaged F-measure e os testes estatı́sticos de Friedman e Nemenyi. Medidas de grafos e dos conjuntos de dados também foram avaliadas, assim como suas correlações com os resultados da F-measure. Nos experimentos, o DF demonstrou uma performance competitiva em relação aos melhores métodos ranqueados, como o symFKNN, enquanto a MSTR exibiu limitações que podem ser estudadas em trabalhos futuros.

link da sala: https://meet.google.com/joq-icpf-aqt

Banca: Profa. Dra. Lilian Berton - Universidade Federal de São Paulo, Campus São José dos Campos; Prof. Dr. Anderson Almeida Ferreira - PPGCC/ UFOP; Prof. Dr. Jadson Castro Gertrudes - PPGCC / UFOP