Multiple classifier systems challenges and applications (In Portuguese)
Talk, Webinar CIn.AI, Youtube
A escolha de um classificador para resolver um problema de reconhecimento de padrões é uma tarefa difícil, requerendo muita tentativa e error até conseguirmos um modelo apropriado. Mesmo assim, em muitos casos não conseguimos obter o desempenho desejado para resolver o problema utilizando apenas um único classificador. Dentro deste contexto, o uso de múltiplos classificadores é uma estratégia bastante utilizada para aumentar o desempenho de sistemas de reconhecimento de padrões. A ideia é que os erros sejam minimizados através do uso de múltiplos classificadores ao invés de um único classificador, reduzindo assim o problema de selecionar um bom modelo para resolver um problema de reconhecimento de padrões. Sistemas de múltiplos classificadores é amplemente utilizando para resolver problemas difícies como lidar com dados ruídosos, ambientes incertos pela falta de exemplos para treinamento, assim como combinar dados que vem de origens diferentes. Nesta palestra apresentarei os conceitos básicos da área de sistema de múltiplos classificadores, a intuição e os motivos pelo qual considerar uma abordagem de múltiplos classificadores para resolver diversos problemas de reconhecimento de padrões, assim como um overview de diversas aplicações que são ou que podem ser beneficiadas do uso de sistemas de múltiplos classificadores.