Classificação de padrões através de um comitê de máquinas aprimorado por aprendizagem por reforço

Reinforcement learning is a machine learning technique that, although finding a large number of applications, maybe is yet to reach its full potential. One of the inadequately tested possibilities is the use of reinforcement learning in combination with other methods for the solution of pattern classification problems. It is well documented in the literature the problems that support vector machine ensembles face in terms of generalization capacity. Algorithms such as Adaboost do not deal appropriately with the imbalances that arise in those situations. Several alternatives have been proposed, with varying degrees of success. This dissertation presents a new approach to building committees of support vector machines. The presented algorithm combines Adaboost algorithm with a layer of reinforcement learning to adjust committee parameters in order to avoid that imbalances on the committee components affect the generalization performance of the final hypothesis. Comparisons were made with ensembles using and not using the reinforcement learning layer, testing benchmark data sets widely known in area of pattern classification

Abordagem de construção de arquitetura homogênea para comitês via meta-aprendizagem

In the world we are constantly performing everyday actions. Two of these actions are frequent and of great importance: classify (sort by classes) and take decision. When we encounter problems with a relatively high degree of complexity, we tend to seek other opinions, usually from people who have some knowledge or even to the extent possible, are experts in the problem domain in question in order to help us in the decision-making process. Both the classification process as the process of decision making, we are guided by consideration of the characteristics involved in the specific problem. The characterization of a set of objects is part of the decision making process in general. In Machine Learning this classification happens through a learning algorithm and the characterization is applied to databases. The classification algorithms can be employed individually or by machine committees. The choice of the best methods to be used in the construction of a committee is a very arduous task. In this work, it will be investigated meta-learning techniques in selecting the best configuration parameters of homogeneous committees for applications in various classification problems. These parameters are: the base classifier, the architecture and the size of this architecture. We investigated nine types of inductors candidates for based classifier, two methods of generation of architecture and nine medium-sized groups for architecture. Dimensionality reduction techniques have been applied to metabases looking for improvement. Five classifiers methods are investigated as meta-learners in the process of choosing the best parameters of a homogeneous committee.

Algoritmos genéticos aplicados a um comitê de LS-SVM em problemas de classificação

The pattern classification is one of the machine learning subareas that has the most outstanding. Among the various approaches to solve pattern classification problems, the Support Vector Machines (SVM) receive great emphasis, due to its ease of use and good generalization performance. The Least Squares formulation of SVM (LS-SVM) finds the solution by solving a set of linear equations instead of quadratic programming implemented in SVM. The LS-SVMs provide some free parameters that have to be correctly chosen to achieve satisfactory results in a given task. Despite the LS-SVMs having high performance, lots of tools have been developed to improve them, mainly the development of new classifying methods and the employment of ensembles, in other words, a combination of several classifiers. In this work, our proposal is to use an ensemble and a Genetic Algorithm (GA), search algorithm based on the evolution of species, to enhance the LSSVM classification. In the construction of this ensemble, we use a random selection of attributes of the original problem, which it splits the original problem into smaller ones where each classifier will act. So, we apply a genetic algorithm to find effective values of the LS-SVM parameters and also to find a weight vector, measuring the importance of each machine in the final classification. Finally, the final classification is obtained by a linear combination of the decision values of the LS-SVMs with the weight vector. We used several classification problems, taken as benchmarks to evaluate the performance of the algorithm and compared the results with other classifiers

[Comités zur Förderung der Enzyklopädie des Judentums] Deutsches Landes-Comité

Circular, naming the committee members for the promotion of the Jewish Encyclopedia; undated (ca. 1928)

Edital nº 1, de 17 de março de 1992 : [concurso público para Contador, Assistente Administrativo, Agente de Segurança Legislativa, Operador de Máquinas e Operador de Audiovisual]

Torna pública a abertura de inscrição para o concurso público destinado ao preenchimento de cargos de Contador, Assistente Administrativo, Agente de Segurança Legislativo, Operador de Máquinas e Operador de Audiovisual da Câmara dos Deputados.

Edital nº 3/92 : concurso público para Agente de Segurança Legislativa e Operador de Máquinas

Torna pública a data e os locais de realização das provas de Língua Portuguesa e Legislação para o cargo de Agente de Segurança Legislativa, e a data e local de realização das provas de Conhecimentos Específicos, Língua Portuguesa e Legislação para o cargo de Operador de Máquinas.

Edital nº 03/86 : concurso público para Operador de Máquinas

Torna pública a abertura de inscrição para concurso público destinado ao preenchimento de vagas de Operador de Máquinas, do Grupo-Atividades de Apoio Legislativo da Câmara dos Deputados.

Edital nº 9, de 3 de setembro de 1992 : concurso público para Operador de Máquinas

Convoca os candidatos habilitados na provas de Conhecimentos Específicos, Língua Portuguesa e Legislação (Edital nº 6/92) para a prova prática.

Edital nº 12, de 14 de setembro de 1992 : concurso público para Operador de Máquinas

Em conformidade com o Edital nº 1/1992, torna público que o tempo de duração da prova prática para a categoria funcional de Operador de máquinas é de 50 minutos.

Edital nº 15, de 24 de setembro de 1992 : concurso público para Operador de Máquinas

Comunica aos candidatos ao cargo de Operador de Máquinas a data e o horário que procederá a identificação pública dos envelopes da prova Prática.

Edital nº 6, de 19 de agosto de 1992 : concurso público para Operador de Máquinas

Em conformidade com o Edital nº 1/1992, torna pública a lista dos candidatos convocados para a 2ª prova referente ao cargo de Operador de Máquinas.

Carne e bits : reflexões sobre a indiscernibilidade das fronteiras entre mentes e máquinas e os sistemas cognitivos híbridos

Faz reflexões sobre as várias formas de relação entre sujeitos e objetos-técnicos, com ênfase para a utilização dos computadores digitais e, particularmente, os softwares chamados agentes inteligentes. Analisa o espaço e suas mudanças qualitativas na atualidade, a partir do conceito do espaço como produção humana, analisando como as transformações em curso no ambiente afetam nossas subjetividades e, reciprocamente, como afetamos nossos ambientes. Discutidas as possibilidades de sobrevivência do homem nu nesses novos espaços, sem que esteja devidamente atualizado com as últimas novidades tecnológicas - próteses sensoriais e motoras. Perpassa a discussão sobre o pensamento que se utiliza do espaço como elemento constituinte do próprio pensamento e reflete sobre o espaço abstrato por excelência, os mundos virtuais. Discute o padrão de apropriação de artefatos pelo homem e seus efeitos na subjetividade, a manutenção do padrão de apropriação dos objetos-técnicos materiais em relação às formas de apropriação dos objetos-técnicos intangíveis (softwares). Traz reflexões sobre a possibilidade de autonomização completa dos agentes inteligentes e a sua instituição, ipso facto, como agentes - a chamada Inteligência Artificial.

Redes de doadores e financiamento político em 2014: distinguindo doações para candidatos, partidos e comitês financeiros nas eleições presidenciais brasileiras

Aplica a metodologia de Análise de Redes Sociais (ARS) para caracterizar o financiamento de campanhas nacionais brasileiras a partir das redes constituídas pelos doadores. Os resultados mostram diferenças nas estratégias de arrecadação dos partidos e maior consistência ideológica na formação da rede de doadores partidários, frente aos doadores a candidatos e aos comitês partidários.

Química, Náutica y Máquinas Navales

Duración (en horas): Más de 50 horas Destinatario: Estudiante

Proposição e análise de modelos híbridos para o problema de escalonamento de produção em oficina de máquinas

Nas últimas décadas, o problema de escalonamento da produção em oficina de máquinas, na literatura referido como JSSP (do inglês Job Shop Scheduling Problem), tem recebido grande destaque por parte de pesquisadores do mundo inteiro. Uma das razões que justificam tamanho interesse está em sua alta complexidade. O JSSP é um problema de análise combinatória classificado como NP-Difícil e, apesar de existir uma grande variedade de métodos e heurísticas que são capazes de resolvê-lo, ainda não existe hoje nenhum método ou heurística capaz de encontrar soluções ótimas para todos os problemas testes apresentados na literatura. A outra razão basea-se no fato de que esse problema encontra-se presente no diaa- dia das indústrias de transformação de vários segmento e, uma vez que a otimização do escalonamento pode gerar uma redução significativa no tempo de produção e, consequentemente, um melhor aproveitamento dos recursos de produção, ele pode gerar um forte impacto no lucro dessas indústrias, principalmente nos casos em que o setor de produção é responsável por grande parte dos seus custos totais. Entre as heurísticas que podem ser aplicadas à solução deste problema, o Busca Tabu e o Multidão de Partículas apresentam uma boa performance para a maioria dos problemas testes encontrados na literatura. Geralmente, a heurística Busca Tabu apresenta uma boa e rápida convergência para pontos ótimos ou subótimos, contudo esta convergência é frequentemente interrompida por processos cíclicos e a performance do método depende fortemente da solução inicial e do ajuste de seus parâmetros. A heurística Multidão de Partículas tende a convergir para pontos ótimos, ao custo de um grande esforço computacional, sendo que sua performance também apresenta uma grande sensibilidade ao ajuste de seus parâmetros. Como as diferentes heurísticas aplicadas ao problema apresentam pontos positivos e negativos, atualmente alguns pesquisadores começam a concentrar seus esforços na hibridização das heurísticas existentes no intuito de gerar novas heurísticas híbridas que reúnam as qualidades de suas heurísticas de base, buscando desta forma diminuir ou mesmo eliminar seus aspectos negativos. Neste trabalho, em um primeiro momento, são apresentados três modelos de hibridização baseados no esquema geral das Heurísticas de Busca Local, os quais são testados com as heurísticas Busca Tabu e Multidão de Partículas. Posteriormente é apresentada uma adaptação do método Colisão de Partículas, originalmente desenvolvido para problemas contínuos, onde o método Busca Tabu é utilizado como operador de exploração local e operadores de mutação são utilizados para perturbação da solução. Como resultado, este trabalho mostra que, no caso dos modelos híbridos, a natureza complementar e diferente dos métodos Busca Tabu e Multidão de Partículas, na forma como são aqui apresentados, da origem à algoritmos robustos capazes de gerar solução ótimas ou muito boas e muito menos sensíveis ao ajuste dos parâmetros de cada um dos métodos de origem. No caso do método Colisão de Partículas, o novo algorítimo é capaz de atenuar a sensibilidade ao ajuste dos parâmetros e de evitar os processos cíclicos do método Busca Tabu, produzindo assim melhores resultados.