Viabilidade do aprendizado ativo em máquinas extremas

Abstract

O aprendizado de máquina requer a indução de modelos preditivos. Frequentemente, há dois problemas relacionados com essa tarefa: o custo de rotulação e o tempo de treinamento. Isso é especialmente verdade na presença massiva de dados e em sistemas interativos ou que requeiram resposta imediata. Parte da solução é o uso de aprendizado ativo, que seleciona exemplos a rotular de acordo com um critério de relevância. O complemento da solução é a adoção de um rápido e robusto algoritmo de aprendizado, como as “máquinas extremas”. Neste artigo, várias estratégias de aprendizado ativo são comparadas experimentalmente em diferentes bases de dados com o intuito de preencher uma notável lacuna nas literaturas de aprendizado ativo e máquinas extremas. Os resultados demonstram a viabilidade da união entre as duas áreas.CAPESCNPqFAPES