Comitê de misturas de especialistas

Abstract

Apesar dos avanços em técnicas da Aprendizagem de Máquina, muito esforço ainda é despendido na concepção de um classificador que consiga aprender bem uma dada tarefa. Váriasabordagenssurgiramparaatenuaresseesforçoatravésdacombinaçãodeclassificadores. A combinação de classificadores permite que o projetista do sistema não necessite escolher o classificador mais eficiente dentre vários, nem descartar classificadores que podem possuir informaçãoimportantesobreatarefa. Estratégiasdecombinaçãopermitemqueváriosalgoritmos trabalhem em conjunto a fim de melhorar a precisão de todo o sistema numa dada tarefa. O objetivodestetrabalhoéproporummétododecombinaçãodeclassificadoresqueagregueas vantagensdeduasabordagens: máquinasdecomitêemisturasdeespecialistas. Asmáquinasde comitêvisamcombinarclassificadoresqueresolvempadrõesdetodooespaçodecaracterísticas. Quandocombinados,lidammelhorcomsuperfíciesdedecisãocomplexasqueumclassificador individualmente e são capazes de incorporar novos classificadores mesmo após o uso. Nas MisturasdeEspecialistas,cadaumdosclassificadoreséumespecialistaemumadeterminada áreadoespaçodecaracterísticaseemboraresolvapadrõesdetodooespaçodecaracterísticas,se dedicaaresolverproblemasbemmaissimples,atingindoumdesempenhosuperioremrelaçãoa umclassificadorsópararesolveroproblematodo. OmétodopropostoéchamadodeComitê de Misturas de Especialistas e corresponde a uma máquina de comitês formada por misturas de especialistas. Assim, o método herda a escalabilidade e a tolerância a erros das máquinas decomitêeasimplicidadedetreinamentodasmisturasdeespecialistas. Experimentosforam realizadosparaverificarasuperioridadedocomitêdemisturasdeespecialistassobretrêsfatores de mudanças entre as misturas: técnicas de decomposição de tarefas, número de grupos e características.