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http://hdl.handle.net/1843/JCES-ARRMAB| Tipo: | Dissertação de Mestrado |
| Título: | Recodificação de atributos para learning to rank usando autoencoders |
| Autor(es): | Alberto de Sá Cavalcanti de Albuquerque |
| Primeiro Orientador: | Renato Antonio Celso Ferreira |
| Primeiro Coorientador: | Adriano Alonso Veloso |
| Primeiro membro da banca : | Adriano Alonso Veloso |
| Segundo membro da banca: | Edleno Silva de Moura |
| Terceiro membro da banca: | Leandro Balby Marinho |
| Quarto membro da banca: | Nivio Ziviani |
| Resumo: | Neste trabalho, nós avaliamos de forma abrangente o impacto e potencial que o aprendizado profundo de representações alternativas tem enquanto aprimorador de resultados em tarefas de ordenação de documentos. Nós utilizamos autoencoders empilhados para criar um conjunto de centenas de representações alternativas de diversas bases de dados, e as avaliamos sob a ótica do desempenho de diversos algoritmos tradicionais de aprendizado de ordenação de documentos. Em outras palavras, procuramos saber o quão fácil ou dificíl é aprimorar a representação dos dados, usando autoencoders, que esses algoritmos utilizam em suas tarefas de aprendizado, e o quão melhores tais representações podem ser. Utilizamos o autoencoder para percorrer o domínio de representações possíveis de forma uniforme, de modo a, também, procurar entender o quão útil o autoencoder é para tal tarefa. Vemos em nossas análises que é possível, embora difícil, aprimorar a representação dos dados de forma relevante, obtendo resultados superiores ao estado da arte nas tarefas de ordenação de documentos. Vemos também que há conjuntos de hiperparâmetros do autoencoder que tendem a gerar resultados melhores. |
| Assunto: | Recuperação da informação Aprendizado de representações Aprendizado de ranqueamento Computação Aprendizado de máquina |
| Idioma: | Português |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Instituição: | UFMG |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/JCES-ARRMAB |
| Data do documento: | 23-Jun-2017 |
| Aparece nas coleções: | Dissertações de Mestrado |
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