Pittsburgh genetic-based machine learning in the data mining era: representations, generalization, and run-time
Jaume Bacardit Peñarroya · Dialnet (Universidad de la Rioja) · 2004
El enfoque de Pittsburgh (DeJong, Spears, & Gordon, 1993) del aprendizaje evolutivo es, entre otras alternativas (Wilson, 1955; Venturini, 1993), la aplicacion de las tecnicas de computacion evolutiva (Holland, 1975; Godberg, 1989a) a las tareas de aprendizaje artificial, Los sistemas que aplican este enfoque se caracterizan por hacer evolucionar individuos que consisten en un conjunto de reglas, habitualmente de tamano variable. Por lo tanto, la solucion propuesta al problema a resolver por este tipo de sistemas es el mejor individuo de la poblacion. Cuando se usa este enfoque es necesario soluciona correctamente algunos asuntos como el control del tamano de los individuos de la poblacion, aplicar el grado correcto de presion de generalizacion sobre un conjunto amplio de problemas, reduccion del coste computacional del sistema, tratar problemas con tipos de atributo diversos, etc. Todos estos problemas son todavia mas serios cuando se pretende solucionar problemas modernos de mineria de datos. El objetivo general de esta tesis es adaptar el enfoque de Pittsburgh para solucionar con exito este tipo de problemas. Este objetivo general se divide en tres partes: (1) mejorar la capacidad de generalizacion, (2) reducir el coste computacional y (3) representaciones para atributos reales. Estos tres objetivos se han logrado mediante la combinacion de cuatro tipos de contribuciones. Algunas de estas propuestas solo solucionan uno de los objetivos. Otras pueden solucionar mas de un objetivo al mismo tiempo. Todas estas propuestas estan integradas en el sistema llamado GAssist (Genetic clASSIfier sySTem), La experimentacion realizada incluye un amplio espectro de problemas de mineria de datos. Esta experimentacion esta dividida en dos partes. En la primera parte se ha experimentado con diversas alternativas por separado para cada uno de los cuatro tipo de contribuciones realizadas en esta tesis. El objetivo de est