Banca de DEFESA: JOSÉ AUGUSTO DOS SANTOS SILVA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : JOSÉ AUGUSTO DOS SANTOS SILVA
DATA : 31/07/2026
HORA: 09:00
LOCAL: meet.google.com/pny-tofb-vdh
TÍTULO:

Construção Automática de Kernels Racionais para SVM: Equilibrando Desempenho e Esparsidade sob Restrições de Mercer.

 

PALAVRAS-CHAVES:

Inteligência Artificial; Otimização; Máquinas de Vetores de Suporte; Funções de Kernel; Funções Racionais.

PÁGINAS: 40
RESUMO:

Esta trabalho propõe, formaliza e avalia a RAFK, uma família de funções racionais candidatas a kernel para Máquinas de Vetores de Suporte, definida como uma razão entre polinômios da distância euclidiana entre observações. Os coeficientes livres da função são otimizados automaticamente por busca bayesiana com Optuna/TPE, enquanto a função objetivo combina erro de validação, número de vetores de suporte, estabilidade entre folds e penalização espectral para desencorajar violações relevantes de positividade semidefinida em matrizes de Gram finitas. A avaliação experimental considera quinze conjuntos de dados binários de benchmark, vinte sementes aleatórias, validação cruzada com cinco folds e comparação com três métodos de referência: RSVM, MRKL-SW e MRKL-OP. A configuração RAFK com (N=3) é adotada como referência por representar a primeira queda acentuada da função objetivo a partir de (N=2), em escolha pelo algoritmo de Kneedle, e por apresentar melhor compromisso agregado entre acurácia, esparsidade e número de iterações. Os resultados mostram que a RAFK é competitiva em acurácia, superando a RSVM em 12 dos 15 conjuntos de dados e em 2,05 pontos percentuais na média, embora fique abaixo da MRKL-SW e da MRKL-OP em 1,10 e 0,99 ponto percentual, respectivamente. Pelo critério hierárquico combinado, que prioriza acurácia e desempata por menor número de vetores de suporte e menor número de iterações, a RAFK vence 34 das 45 comparações pareadas e é superior aos três métodos de referência em 9 dos 15 conjuntos. Além disso, apresenta o menor número médio de vetores de suporte e de iterações da SVM. Conclui-se que a otimização direta de coeficientes racionais oferece uma alternativa empiricamente competitiva e mais esparsa, sem implicar dominância preditiva ampla, prova de validade universal como kernel ou menor custo computacional total.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2343385 - ERICK DE ANDRADE BARBOZA
Interno(a) - 1114959 - RIAN GABRIEL SANTOS PINHEIRO
Externo(a) à Instituição - DANILO RICARDO BARBOSA DE ARAUJO