BDBComp
Parceria:
SBC
Support Vector Machines (SVMs) have become a well succeeded technique due to the good performance it achieves on different learning problems. However, the SVM performance depends on adjustments of its parameters' values. The automatic SVM parameter selection is treated by many authors as an optimization problem whose goal is to find a suitable configuration of parameters for a given learning problem. This work performs a comparative study of combining Meta-Learning (ML) and Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) techniques to the SVM parameter selection problem. In this combination, configurations of parameters provided by ML are adopted as initial search points of the MOPSO techniques. Hence, directly focusing on potential good regions in the search space would speed up the search process performed by the MOPSO techniques. In our work, we implemented three MOPSO techniques applied to select two SVM parameters for classification. Our work aim was to optimize the SVMs by seeking for configurations of parameters which maximize the success rate and minimize the number of support vectors (i.e., two objetive functions). In the experiments, the performance of the search algorithms using a traditional random initialization was compared to the performance achieved by initializing the search process using the ML suggestions. We verified that the combination of the techniques with ML obtained solutions with higher quality on a set of 40 classification problems.
Projeto Gene: Ambiente de Apoio ao Aprendizado de Genética através da Internet

Henrique da Mota SilveiraLeandro de A. MorelatoMarcos Augusto Francisco Borges

A primeira versão do sistema Gene foi concluída no ano de 1999 tendo como objetivo servir no apoio ao aprendizado de conceitos de genética. O sistema demonstrou capacidade de apoiar seus usuários, porém foi pouco utilizado, entre outras razões, por não motivar e atrair muito os usuários e necessitar de instalação. Este projeto contempla a atualização do sistema Gene explorando tecnologias mais modernas, condução de dinâmicas de aprendizagem e pesquisar formas de torná-lo mais motivador. A interatividade proposta pela Comunidade é um dos meios de evolução do jogo, em que o usuário se desenvolve a partir de relacionamentos com outros usuários. O sistema Gene viabiliza seu uso livre através da Internet.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/wie/2009/026.pdf

Caso o link acima esteja inválido, faça uma busca pelo texto completo na Web: Buscar na Web

Biblioteca Digital Brasileira de Computação - Contato: bdbcomp@lbd.dcc.ufmg.br
     Mantida por:
LBD