Aplicação de Técnicas de Confident Learning para Limpeza de Dados e Melhoria de Desempenho de Classificadores de Aprendizado de Máquina: um Estudo de Caso - Miyaji, Renato O.; Almeida, Felipe V. de; Corrêa, Pedro L. P. (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2023: Anais do XXXVIII Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2023)
Técnicas centradas em modelos, como otimização de hiper parâmetros e regularizações, são comumente utilizadas na literatura para aprimorar o desempenho de Classificadores de Aprendizado de Máquina. Entretanto, quando tratando um conjunto de dados com incertezas, abordagens centradas em dados apresentam bom potencial. Assim, técnicas de Confident Learning (CL) foram aplicadas para um estudo de caso de Modelagem de Distribuição de Espécies na Amazônica utilizando Classificadores para estimar a probabilidade de ocorrência de uma espécie, com base em condições ambientais. Em comparação com métodos centrados em modelos, as técnicas CL apresentaram uma melhoria de 23% no ROC-AUC para Regressão Logística.