Evolving Workflow Graphs Using Typed Genetic Programming

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F15%3A10317482" target="_blank" >RIV/00216208:11320/15:10317482 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/67985807:_____/15:00455775

Výsledek na webu

<a href="http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=7376776" target="_blank" >http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=7376776</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/SSCI.2015.200" target="_blank" >10.1109/SSCI.2015.200</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Evolving Workflow Graphs Using Typed Genetic Programming

Popis výsledku v původním jazyce

When applying machine learning techniques to more complicated datasets, it is often beneficial to use ensembles of simpler models instead of a single, more complicated, model. However, the creation of ensembles is a tedious task which requires a lot of human interaction and experimentation. In this paper, we present a technique for construction of ensembles based on typed genetic programming. The technique describes an ensemble as a directed acyclic graph, which is internally represented as a tree evolved by the genetic programming. The approach is evaluated in a series of experiments on various datasets and compared to the performance of simple models tuned by grid search, as well as to ensembles generated in a systematic manner.

Název v anglickém jazyce

Evolving Workflow Graphs Using Typed Genetic Programming

Popis výsledku anglicky

When applying machine learning techniques to more complicated datasets, it is often beneficial to use ensembles of simpler models instead of a single, more complicated, model. However, the creation of ensembles is a tedious task which requires a lot of human interaction and experimentation. In this paper, we present a technique for construction of ensembles based on typed genetic programming. The technique describes an ensemble as a directed acyclic graph, which is internally represented as a tree evolved by the genetic programming. The approach is evaluated in a series of experiments on various datasets and compared to the performance of simple models tuned by grid search, as well as to ensembles generated in a systematic manner.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA15-19877S" target="_blank" >GA15-19877S: Automatické modelování znalostí a plánů pro autonomní roboty</a><br>

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Computational Intelligence, 2015 IEEE Symposium Series on

ISBN

978-1-4799-7560-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

1407-1414

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Neuveden

Místo konání akce

Kapské město, Jihoafrické republika

Datum konání akce

7. 12. 2015

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—