Μηχανική μάθηση για το συγκεκριμένο πολλαπλών, κατανεμημένων ευφυών συστημάτων
Creators: name: Τσουμάκας, Γρηγόριος Δ.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2005
Subjects: Ταξινομητές
Κατανεμημένη εξόρυξη γνώσης
Classifiers
Distributed data mining

description: Η παρούσα διατριβή πραγματεύεται ένα σύνολο μεθόδων μηχανικής μάθησης για το συγκερασμό πολλαπλών, κατανεμημένων ευφυών συστημάτων με στόχο τη βελτιστοποίηση της απόδοσης για ένα συγκεκριμένο πρόβλημα, καθώς και την υλοποίηση τους με χρήση της τεχνολογίας των διαδικτυακών υπηρεσιών. Οι μέθοδοι αναπτύχθηκαν για δυο κατηγορίες ευφυών συστημάτων α)ταξινομητές και β) σχεδιαστές ενεργειών. Συγκεκριμένα αναπτύχθηκε μια μέθοδος για το συνδυασμό διαφορετικών αλγορίθμων ταξινόμησης, η οποία έχει ως αποτέλεσμα την αύξηση της ακρίβειας πρόβλεψης σε σχέση με ένα μεμονωμένο σύστημα ταξινόμησης. Η ακρίβεια της προτεινόμενης μεθόδου είναι ανάλογη και καλύτερη από αυτήν των κορυφαίων για συνδυασμό διαφορετικών αλγορίθμων ταξινόμησης, με πολύ χαμηλότερο υπολογιστικό κόστος. Επιπλέον αναπτύχθηκε μια μέθοδος για το συνδυασμό συστημάτων ταξινόμησης, τα οποία έχουν εκπαιδευτεί σε δεδομένα κατανεμημένων βάσεων. Η μέθοδος έχει τη δυνατότητα να εντοπίζει ομάδες κατανεμημένων ταξινομητών με διαφορετική σημασιολογία. Την πληροφορία αυτή την εκμεταλλεύεται στη συνέχεια για να συνδυάσει ταξινομητές που ανήκουν στην ίδια ομάδα. Επίσης προτάθηκε ένα σύνολο μεθόδων για την επιλογή είτε της πιο κατάλληλου συστήματος από μια ομάδα σχεδιαστών για την επίλυση ενός συγκεκριμένου προβλήματος. Οι μέθοδοι λαμβάνουν υπ'οψιν τους εκτός από τις ιδιαιτερότητες του εκάστοτε προβλήματος και τις απαιτήσεις σε απόδοση που υπαγορεύονται από την εφαρμογή ή τους χρήστες του συστήματος. Τέλος, ορισμένες από τις παραπάνω μεθόδους υλοποιήθηκαν σε συστήματα με χρήση της τεχνολογίας των διαδικτυακών υπηρεσιών, προκειμένου να γίνει εφικτός ο συνδυασμός κατανεμημένων ευφυών συστημάτων
description: This thesis concerns a set of machine learning methods for the combination of multiple, distributed intelligent systems with the aim of optimizing the performance on a specific problem, along with their implementation using the technologyof web services. The methods were developed for two categories of intelligent systems : classifiers and b) planners. Specifically, a method for the combination of heterogeneous classifiers was proposed, that results in an increase of accuracy compared to a single classifier system. The accuracy of the proposed method is analogous and better than the state-of-the-art methods for combining heterogeneous classifiers, while it has a significantly lower computational cost. In addition, a method for combining classifier trained from the data of distributed databases was proposed. The method has the capability of detecting groups of distributed classifiers with different semantics. It then exploits this information in order to combine classifiers that belongs to the map group. Furthermore, a set of methods was proposed for the selection of either the most suitable parameter configuration for a planner or the most suitable system from a group of systems for a apecific problem. Apart from the characteristics of each problem, the methods take into consideration the performance requirements of the users or the application domain. Finally, some of the above methods were implemented into systems using the technology of web services, in order to allow the combination of distributed systems