Meta-aprendizado para seleção automática de modelos de séries temporais

• Main Author: SOUZA, Renata Maria de
• Other Authors: PRUDÊNCIO, Ricardo Bastos Cavalcante
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Pernambuco 2014
• Subjects: Aprendizado de Maquina; Meta-Aprendizado; Series Temporais
• Online Access: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2682

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6165_1.pdf: 1230278 bytes, checksum: 064886e8d1500344414739f1068f03b3 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 === Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico === 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