Aplicação de técnicas de Co-Teaching para Limpeza de Dados e Treinamento Robusto de Redes Neurais: um Estudo de Caso de Modelagem de Distribuição de Espécies - Miyaji, Renato O.; Almeida, Felipe V. de; Corrêa, Pedro L. P. (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci), 2024)
Em tarefas de Classificação, quando existem incertezas associadas aos rótulos do conjunto de dados, o ajuste de Redes Neurais pode ser comprometido. Nesse contexto, técnicas algorítmicas para limpeza de dados são efetivas. Assim, neste trabalho foram aplicadas técnicas de Co-Teaching, em conjunto com métodos para tratar o desbalanceamento entre classes, para identificar instâncias com menor confiança em seus rótulos, limpar os dados e permitir o treinamento robusto de Redes Neurais. Essas técnicas se baseiam no treinamento conjunto de múltiplos modelos e foram aplicadas em um Estudo de Caso de Modelagem de Distribuição de Espécies na região da Bacia Amazônica com um modelo de Redes Neurais, atingindo um incremento de ROC-AUC de 11,8% (aumento de 75,8% para 84,5%).