Aprendizagem Ativa para Seleção de Exemplos em Meta-Aprendizado - Prudêncio, Ricardo B. C.; Ludermir, Teresa B. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2007: Anais do VI Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2007)
Meta-Aprendizado tem sido usado com sucesso para selecionar algoritmos a partir das características dos problemas em que podem ser aplicados. Cada meta-exemplo armazena as características de um dado problema e as informações sobre o desempenho dos algoritmos candidatos no problema (e.g. precisão obtida). A construção de um conjunto de meta-exemplos pode ser custosa, uma vez que o desempenho dos algoritmos é usualmente definido através de avaliação empírica no problema em questão. Dentro desse contexto, propomos o uso de Aprendizagem Ativa para selecionar apenas os meta-exemplos mais relevantes, e assim, diminuir a necessidade de avaliações empíricas com os algoritmos candidatos. Experimentos foram realizados usando o algoritmo kNN como meta-aprendiz e um critério de incerteza foi aplicado para selecionar meta-exemplos. Um ganho significativo de desempenho foi obtido com cerca de 6% dos meta-exemplos disponíveis.