Particle competition and cooperation to prevent error propagation from mislabeled data in semi-supervised learning

Semi-supervised learning is applied to classification problems where only a small portion of the data items is labeled. In these cases, the reliability of the labels is a crucial factor, because mislabeled items may propagate wrong labels to a large portion or even the entire data set. This paper aims to address this problem by presenting a graph-based (network-based) semi-supervised learning method, specifically designed to handle data sets with mislabeled samples. The method uses teams of walking particles, with competitive and cooperative behavior, for label propagation in the network constructed from the input data set. The proposed model is nature-inspired and it incorporates some features to make it robust to a considerable amount of mislabeled data items. Computer simulations show the performance of the method in the presence of different percentage of mislabeled data, in networks of different sizes and average node degree. Importantly, these simulations reveals the existence of the critical points of the mislabeled subset size, below which the network is free of wrong label contamination, but above which the mislabeled samples start to propagate their labels to the rest of the network. Moreover, numerical comparisons have been made among the proposed method and other representative graph-based semi-supervised learning methods using both artificial and real-world data sets. Interestingly, the proposed method has increasing better performance than the others as the percentage of mislabeled samples is getting larger. © 2012 IEEE.

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Ensino de gestão da capacidade e da empresa com o apoio do jogo Mercado Virtual no curso de Mestrado Integrado em Engenharia Industrial e Gestão da UMINHO/Azurém e no Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção da FEB/Bauru/UNESP

O jogo de empresas Mercado Virtual foi desenvolvido para mediar o processo ensino-aprendizagem na área de tomada decisão e gestão de empresas e tem um banco de dados que armazena as decisões dos alunos. Os dados nele armazenados foram analisados em relação ao balanceamento de capacidade, objetivo de lucro e uso de recursos financeiros da empresa e foram encontradas incoerências entre os conteúdos pertinentes ao modelo e as decisões dos alunos. Elas foram classificadas como lacunas de aprendizado. Com o objetivo de analisar se as mesmas se repetem entre alunos do Programa de Mestrado Engenharia de Produção da UNESP de Bauru e Mestrado Integrado em Engenharia Industrial e Gestão da Uminho de Guimarães, Portugal, foram realizados dois experimentos, um em cada grupo. Para realizá-los utilizou-se o jogo Mercado Virtual e uma planilha de dimensionamento da empresa nos dois locais. A Sala de Estudos, os indicadores e o questionário de pesquisa da opinião foram utilizados somente em Portugal. Os resultados mostraram que o jogo é capaz de evidenciar as diferenças de domínio de conteúdo nos dois grupos e, também, que estas diferenças estão associadas aos projetos dos cursos. Sendo uma pesquisa exploratória, os experimentos foram realizados considerando-se somente os controles do jogo. Por isso, propõe-se a realização de pesquisas adicionais combinando controle sobre algumas das variáveis relacionadas do uso do jogo e atuação sobre aprendizagem dos alunos na forma de entrevistas e pesquisas não estruturadas. Conforme previsto, a pesquisa mostrou que os jogos podem ser utilizados com objetivos de aprendizagem mais amplos, considerando-se a avaliação indireta e cruzada sobre as decisões tomadas pelos alunos, como é o caso dos indicadores. Outra contribuição importante da pesquisa refere-se ao uso de jogos de empresas sob condições pouco controladas, ou seja, não houve...