Abstrait

UNE RÉCUPÉRATION EFFICACE D'INFORMATIONS AUPRÈS D'UN EXPERT DU DOMAINE EN UTILISANT L'APPRENTISSAGE ACTIF AVEC DES REQUÊTES GÉNÉRALISÉES

S. Brintha Rajakumari, S. Christy

Ces dernières années, l'exploration de données pilotée par domaine (D3M) a reçu une attention considérable dans l'exploration de données. Contrairement à l'exploration de données traditionnelle pilotée par les données, D3M tend à découvrir des connaissances exploitables en intégrant étroitement les méthodes d'exploration de données aux processus métier spécifiques au domaine. Cependant, dans la plupart des cas, les connaissances exploitables spécifiques au domaine ne peuvent pas être découvertes sans le soutien des connaissances du domaine, principalement fournies par des experts humains. Ainsi, le processus de découverte de connaissances interactives coopérant avec l'homme et la machine est largement appliqué dans les applications du monde réel. L'apprentissage actif peut intégrer l'algorithme d'apprentissage automatisé aux experts du domaine. L'objectif principal de l'article est d'obtenir les informations des experts du domaine vers les requêtes généralisées avec l'attribut don't care en utilisant l'exploration de données avec l'ajout de l'apprentissage actif avec l'algorithme de requêtes généralisées.