Penggabungan Keputusan Pada Klasifikasi Multi-label

Klasifikasi adalah bagian dari sistem pembelajar yang fokus pada pemahaman pola melalui representasi dan generalisasi data. Penentuan prediksi hasil klasifikasi terbaik menjadi masalah jika terdapat beberapa masukan dari metode yang berbeda-beda pada lingkungan data yang heterogen. Penggabungan keputusan dapat digunakan untuk menentukan rekomendasi keluaran beberapa metode klasifikasi. Kami memilih pendekatan voting dan meta-learning sebagai metode penggabungan keputusan. Ada dua fase yang dilakukan pada penelitian ini, yaitu fase pembangunan prediksi oleh metode klasifikasi yang heterogen dan fase penggabungan rekomendasi metode-metode tersebut menjadi satu kesimpulan jawaban. Karakteristik klasifikasi yang menjadi fokus adalah klasifikasi multi-label. Binary Relevance (BR), Classifier Chains (CC), Hierarchichal of Multi-label Classifier (HOMER), dan Multi-label k Nearest Neighbors (MLkNN) adalah metode klasifikasi yang digunakan sebagai penyedia rekomendasi prediksi melalui pendekatan yang berbeda-beda. Pada fase penggabungan keputusan, metode Ignore diajukan sebagai pendekatan meta-learning. Ignore menggabungkan keputusan dengan cara mempelajari pola masukan dari sistem pembelajar. Untuk membandingkan kinerja Ignore, metode konsensus digunakan sebagai pendekatan voting. Hasil akhir menunjukkan bahwa Ignore memberikan hasil terbaik untuk parameter recall. Ignore memprediksi nilai false negative lebih sedikit dibandingkan dengan metode konsensus 0,5 dan 0,75. Hasil studi ini menunjukkan bahwa Ignore dapat digunakan sebagai meta-learning, meskipun kinerja Ignore harus diperbaiki agar dapat beradaptasi dengan data yang heterogen

Non-smooth classification model based on new smoothing technique

International audienceThis work describes a framework for solving support vector machine with kernel (SVMK). Recently, it has been proved that the use of non-smooth loss function for supervised learning problem gives more efficient results [1]. This gives the idea of solving the SVMK problem based on hinge loss function. However, the hinge loss function is non-differentiable (we can’t use the standard optimization methods to minimize the empirical risk). To overcome this difficulty, a special smoothing technique for the hinge loss is proposed. Thus, the obtained smooth problem combined with Tikhonov regularization is solved using a stochastic gradient descent method. Finally, some numerical experiments on academic and real-life datasets are presented to show the efficiency of the proposed approach

Evaluation de la qualité des systèmes multisources : une approche par les patterns

International audienceL’article décrit la problématique et les solutions proposées par le pro-jet QUADRIS (ARA-05MMSA-0015)dont l’objectif est d’offrir un cadre d’évaluation de la qualité dans les systèmes d’information multisources (SIM). Ce cadre a permis de définir un méta-modèle pour étudier en particulier les inter-dépendances entre les dimensions de la qualité d’un modèle conceptuel de don-nées et celles de la qualité des données instanciant ce modèle. Nous étudions la possibilité de définir des patterns d’évaluation de la qualité dans le but de : 1)formaliser les corrélations entre les facteurs de qualité, 2) représenter les processus, et 3) analyser la qualité des données, du système et son évolution. Le projet QUADRIS s’est engagé à valider ses propositions dans les trois domaines d’application suivants : le domaine biomédical, le domaine commercial et le domaine géographique