Artigo sobre Seleção Interativa de Atributos é publicado no periódico Pattern Recognition Letters

Segunda-feira, 9 de março de 2015

Seleção de atributos permite melhorar a eficácia de vários algoritmos de aprendizado de máquina, principalmente em aplicações envolvendo mineração de dados e textos. No artigo Interactive textual feature selection for consensus clustering é apresentada e avaliada uma estratégia de seleção interativa de atributos, ou seja, que permite que humanos participem fornecendo feedback no processo. O diferencial da proposta é minimizar o número de consultas aos humanos durante a seleção de atributos e, ao mesmo tempo, maximizar a qualidade do aprendizado. O algoritmo foi avaliado em consenso de agrupamentos, uma tarefa que viabiliza a organização automática de objetos em grupos de acordo com a similaridade entre os objetos.

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