Skip navigation
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2682
Título: Meta-aprendizado para seleção automática de modelos de séries temporais
Autor(es): SOUZA, Renata Maria de
Palavras-chave: Aprendizado de Maquina;Meta-Aprendizado;Series Temporais
Data do documento: 31-Jan-2010
Editor: Universidade Federal de Pernambuco
Citação: Maria de Souza, Renata; Bastos Cavalcante Prudêncio, Ricardo. Meta-aprendizado para seleção automática de modelos de séries temporais. 2010. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2010.
Resumo: Meta-Aprendizado tem crescido nos últimos anos devido ao desenvolvimento de assistentes para seleção de algoritmos, com o desafio de predizer quando um algoritmo de aprendizagem é mais adequado do que outro a partir das características dos problemas abordados. O meta-aprendizado surge originalmente para auxiliar a seleção de algoritmos em problemas de aprendizagem de máquina e mineração de dados, particularmente em classificação e regressão. Em anos recentes, meta-aprendizado tem sido extrapolado para seleção de algoritmos em outros domínios de aplicações, como sistemas de planejamento, otimização, bioinformática e previsão de séries temporais. Nesse trabalho, focamos particularmente, em meta-aprendizado no contexto de previsão de séries temporais que tem sido usado em diferentes contextos para diminuir riscos na tomada de decisão. Estudos foram realizados para seleção de modelos de previsão aplicados às séries anuais da M3-competition. Nesses estudos, diferentes algoritmos foram utilizados no meta-aprendizado como o algoritmo kNN, árvores de decisão e support vector machines. Os resultados mostraram que os algoritmos de aprendizado de fato são capazes de predizer os melhores modelos de previsão a partir das características das séries temporais
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2682
Aparece na(s) coleção(ções):Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

Arquivos deste item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
arquivo6165_1.pdf1,2 MBAdobe PDFVer/Abrir


Este arquivo é protegido por direitos autorais



Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.