Analysing a New Experimental Design Impact on the Performance of FlexCon-CE - Costa, Renan M. R. A.; Silva, Luiz M. S.; Gorgônio, Arthur C.; Gorgônio, Flavius L.; Vale, Karliane M. O. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2024)
O aprendizado semissupervisionado é um subcampo do aprendizado de máquina que explora o uso combinado de instâncias rotuladas e não rotuladas, sendo estas últimas mais numerosas que as primeiras. Este tipo de aprendizado é essencialmente uma interseção do aprendizado supervisionado e não supervisionado. O Self-training se destaca dentre os diversos algoritmos utilizados nesse contexto devido à sua ampla aplicação na literatura. Ao longo dos anos, diversas variantes do Self-training foram desenvolvidas para melhorar seu desempenho, incluindo o FlexCon-CE, que serve de base para este trabalho. O FlexCon-CE é um algoritmo que emprega comitês de classificadores para selecionar e rotular instâncias não rotuladas, integrando-as ao conjunto de dados rotulado. Este estudo tem como objetivo analisar o desempenho do FlexCon-CE ampliando o número de bases de dados analisados, adicionando métricas de avaliação de desempenho e variando os percentuais de instâncias inicialmente rotuladas. Os resultados mostram que o FlexCon-CE tem um bom desempenho, independentemente do design experimental e em diferentes conjuntos de dados.