Τεχνικές Μηχανικής Μάθησης για Ροές Δεδομένων με Πολλαπλές Ετικέτες
Creators: name: Καρπόνη, Κωνσταντίνα Αθανασίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2016
Subjects: Μηχανική Μάθηση
Ροές Δεδομένων
Πολλαπλές Ετικέτες
Machine Learning
Data Streams
Multilabel

description: Στην παρούσα εργασία, εξετάζεται το πρόβλημα της ταξινόμησης ροών δεδομένων με πολλαπλές ετικέτες, χρησιμοποιώντας τεχνικές μηχανικής μάθησης. Μέχρι στιγμής οι περισσότερες εργασίες της ανάλογης βιβλιογραφίας, έχουν ασχοληθεί με την ταξινόμηση ροών δεδομένων και με τη ταξινόμηση δεδομένων με πολλαπλές ετικέτες. Ωστόσο, πολλά προβλήματα του πραγματικού κόσμου περιλαμβάνουν δεδομένα τα οποία μπορούν να θεωρηθούν ως ροές δεδομένων με πολλαπλές ετικέτες. Η διαδικασία της μάθησης με εξελισσόμενα δεδομένα είναι περισσότερο απαιτητική, καθώς οι ταξινομητές πρέπει να είναι ικανοί να προσαρμόζονται στις αλλαγές που εμφανίζονται κατά την πάροδο του χρόνου έχοντας ως περιορισμό το διαθέσιμο χρόνο και τη διαθέσιμη μνήμη. Στην εργασία παρουσιάζονται τόσο οι τρόποι ταξινόμησης δεδομένων με πολλαπλές ετικέτες όσο και η ταξινόμηση ροών δεδομένων με μία ετικέτα. Επιπλέον, γίνεται μία πρώτη αναφορά στους ήδη υπάρχοντες αλγορίθμους που έχουν κατασκευαστεί για την ταξινόμηση ροών δεδομένων με πολλαπλές ετικέτες. Τέλος παρουσιάζονται μέθοδοι και μετρικές αξιολόγησης που αφορούν ροές δεδομένων και δεδομένα με πολλαπλές ετικέτες. Αυτή η εκτενής βιβλιογραφική μελέτη δίνει μια αρκετά ολοκληρωμένη εικόνα του προβλήματος της ταξινόμησης ροών δεδομένων με πολλαπλές ετικέτες. Με απώτερο σκοπό την εκτέλεση πειραμάτων συγκριτικής αξιολόγησης, ορισμένοι από τους αλγορίθμους που μελετήθηκαν στη βιβλιογραφία υλοποιήθηκαν στο πλαίσιο της βιβλιοθήκης MULAN. Για αυτό το λόγο, περιγράφονται τα κύρια σημεία του λογισμικού που αναπτύχθηκε και παρουσιάζεται ένα σύνολο πειραμάτων με διάφορους αλγορίθμους ταξινόμησης ροών δεδομένων με πολλαπλές ετικέτες. Συγκεκριμένα απαριθμούνται τα πειράματα που πραγματοποιήθηκαν μαζί με τις απαραίτητες ρυθμίσεις που έπρεπε να γίνουν έτσι ώστε να παραχθούν τα καλύτερα δυνατά αποτελέσματα. Τέλος γίνεται μια ανάλυση των αποτελεσμάτων με στόχο την εξαγωγή συμπερασμάτων και παρουσιάζονται ενδιαφέροντα μελλοντικά μονοπάτια περαιτέρω έρευνας στο πρόβλημα της ταξινόμησης ροών δεδομένων με πολλαπλές ετικέτες.
description: In this thesis, we address the problem of classification of data streams with multiple labels using machine learning techniques. So far, most of the work of similar literature has dealt with the classification of data streams and classification of multilabel data. However, many real world problems include data which are considered as multilabel data streams. The process of learning with evolving data is more demanding as the classifiers have to be able to adapt to changes that occur over time having as limit the time available and the available memory. In the current work we present both multilabel data classification and classification of data streams. Moreover, we mention existing algorithms that are designed for the classification of multilabel data streams. Finally, we present evaluation methods and metrics related to multilabel data streams. This extensive literature study gives a fairly complete picture of the problem of classifying multilabel data streams. With a view to carrying out benchmarking experiments, some of the algorithms studied in the literature were implemented under the MULAN library. For this reason, we outline the main concepts of the software developed and we present a set of experiments from a variety of multilabel data stream classification algorithms. Specifically, the experiments carried out can be found listed with their necessary calibration in order to produce the best results. Finally, we analyze the results to draw conclusions and present interesting further future research paths to the problem of classifying multilabel data streams.