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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.55.2008.tde-08062009-103951
Document
Auteur
Nom complet
Rodrigo Elias Bianchi
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2008
Directeur
Jury
Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Président)
Fernandez, Francisco Javier Ramirez
Liang, Zhao
Oliveira, Pedro Paulo Balbi de
Silva, Ivan Nunes da
Titre en portugais
Extração de conhecimento simbólico em técnicas de aprendizado de máquina caixa-preta por similaridade de rankings
Mots-clés en portugais
Aprendizado de máquina
Extração de conhecimento
Extração de regras
Máquinas de vetores suporte
Redes neurais
Resumé en portugais
Técnicas de Aprendizado de Máquina não-simbólicas, como Redes Neurais Artificiais, Máquinas de Vetores de Suporte e combinação de classificadores têm mostrado um bom desempenho quando utilizadas para análise de dados. A grande limitação dessas técnicas é a falta de compreensibilidade do conhecimento armazenado em suas estruturas internas. Esta Tese apresenta uma pesquisa realizada sobre métodos de extração de representações compreensíveis do conhecimento armazenado nas estruturas internas dessas técnicas não-simbólicas, aqui chamadas de caixa preta, durante seu processo de aprendizado. A principal contribuição desse trabalho é a proposta de um novo método pedagógico para extração de regras que expliquem o processo de classificação seguido por técnicas não-simbólicas. Esse novo método é baseado na otimização (maximização) da similaridade entre rankings de classificação produzidos por técnicas de Aprendizado de Máquina simbólicas e não simbólicas (de onde o conhecimento interno esta sendo extraído). Experimentos foram realizados com vários conjuntos de dados e os resultados obtidos sugerem um bom potencial para o método proposto
Titre en anglais
Symbolic knowledge extraction from black-box machine learning techniques with ranking similarities
Mots-clés en anglais
Knowledge extraction
Machine learning
Neural networks
Rule extraction
Support vector machines
Resumé en anglais
Non-symbolic Machine Learning techniques, like Artificial Neural Networks, Support Vector Machines and Ensembles of classifiers have shown a good performance when they are used in data analysis. The strong limitation regarding the use of these techniques is the lack of comprehensibility of the knowledge stored in their internal structure. This Thesis presents an investigation of methods capable of extracting comprehensible representations of the knowledge acquired by these non-symbolic techniques, here named black box, during their learning process. The main contribution of this work is the proposal of a new pedagogical method for rule extraction that explains the classification process followed by non-symbolic techniques. This new method is based on the optimization (maximization) of the similarity between classification rankings produced by symbolic and non-symbolic (from where the internal knowledge is being extracted) Machine Learning techniques. Experiments were performed for several datasets and the results obtained suggest a good potential of the proposed method
 
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ThesisBianchi.pdf (1.41 Mbytes)
Date de Publication
2009-06-08
 
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