Estatística Aplicada e Biometria
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Item Redes neurais regularizadas na predição de características agronômicas de soja(Universidade Federal de Viçosa, 2024-04-03) Costa, Noé Mitterhofer Eiterer Ponce de Leon da; Nascimento, Moysés; http://lattes.cnpq.br/9184271760739064Um dos métodos de aprendizado de máquina utilizado atualmente na Seleção Genômica (SG) são as Redes Neurais Artificiais (RNAs) e, dentre estas, a Rede Perceptron de Múltiplas Camadas (PMC). O PMC destaca-se na solução de problemas de classificação ou regressão pelo fato de não exigir um modelo funcional, nem de atender pressuposições e não requerer conhecimento a priori sobre o fenômeno em estudo. No entanto, um problema comum nas PMC é o overfitting, que se trata de um superajustamento da rede aos dados de treinamento. Nestes casos, o modelo não possui capacidade de generalização fazendo que ele seja menos eficaz nas predições em um novo conjunto de dados ou no conjunto de teste. Para contornar este problema, algumas alternativas são as regularizações L1 e L2, que se baseiam nas regressões em penalizações similares aos métodos Lasso e Ridge, respectivamente. O objetivo deste estudo foi avaliar a eficiência do uso da regularização em modelos de PMC aplicados na predição genômica. Além disso, os resultados obtidos foram comparados com outros utilizados em predição genômica, tais como o Perceptron de Múltiplas Camadas (PMC), Árvore de Decisão (AD), Random Forest (RF), Bagging (BAG), Boosting (BOO) e Genomic Best Linear Unbiased Prediction (GBLUP). Os dados são provenientes de 100 genótipos de soja, em um experimento conduzido de setembro a novembro de 2021, no delineamento em blocos ao acaso com três repetições, em que cada parcela foi constituída de uma planta cultivada em um vaso dentro de uma casa de vegetação. Foram avaliadas as características diâmetro de hipocótilo (DH, em milímetros), altura de planta (AP, em centímetros), comprimento total de raiz (CR, em centímetros) e área superficial projetada de raiz (AR, em centímetros quadrados). Na avaliação do PMC regularizado (PMCR), foram utilizados as medidas de capacidade preditiva (CP) e raiz do erro quadrático médio (RMSE) para comparação dos métodos. Em geral, o PMC com regularização L2 melhorou o desempenho em comparação com métodos avaliados em termos de CP e RMSE. Os valores de CP obtidos pelas redes regularizadas L2 foram melhores que todos os métodos avaliados. Especificamente, quando comparado com o segundo o melhor método, os ganhos em termos de CP foram de 6,05%, 25,86%, 32,90% e 0,16% para as características, respectivamente, AP, DH, CR e AR. Já em termos de RMSE, o PMCR apresentou resultados inferiores e desejáveis em 10,81%, 15,00%, 13,62% e 20,41% para as características AP, DH, CR e AR, respectivamente, quando comparado com as redes sem regularização. Quando a comparação é entre todas as metodologias comparativas, o GBLUP obteve o menor valor de RMSE para todas características avaliadas. Palavras-chave: Capacidade Preditiva. Machine Learning. Predição Genômica.Item Redes neurais artificiais com componentes principais para a construção de modelos de predição em dados de espectroscopia NIR(Universidade Federal de Viçosa, 2022-07-06) Ferreira, Roberta de Amorim; Peternelli, Luiz Alexandre; http://lattes.cnpq.br/6364173429092431A espectroscopia no infravermelho próximo (NIR), associada a métodos estatísticos multivariados, vem sendo utilizada para a predição de indivíduos com maior produtividade. O método Partial Least Squares (PLS) é comumente empregado para ajuste de modelos de dados NIR. Entretanto, este método considera que a relação espectro/propriedade seja linear, o que não é sempre garantido em dados dessa natureza e o que pode, consequentemente, influenciar na acurácia do modelo. Alternativamente, a rede neural artificial (ANN) associada à análise de componentes principais (PCA), denominada PCA-ANN, possui a vantagem de ser eficiente em lidar com dados não lineares, incompletos e com ruídos, captando assim algumas complexidades presentes nos mesmos. Além disso, tal abordagem permite o não uso de pré- tratamentos, o que pode aumentar a capacidade preditiva dos modelos, além de diminuir o custo e o tempo das análises, quando comparada ao PLS associado aos pré-tratamentos usuais. O objetivo deste estudo foi construir e validar modelos de predição e processos de classificação, além de verificar se existe diferença significativa entre o método PLS, associado à matriz de espectros pré-tratados, e o método PCA-ANN, aplicado aos dados brutos. Para tanto, tais métodos foram aplicados a oito conjuntos de dados NIR, na forma bruta (sem pré- tratamentos) e com pré-tratamentos. A avaliação da capacidade preditiva dos modelos obtidos ocorreu por meio da correlação entre os valores preditos e os valores originais, e da raiz quadrada do erro quadrático médio de predição. Já a avaliação dos processos de classificação ocorreu através da taxa de erro aparente (TEA) e da taxa de verdadeiros positivos (TVP). Os resultados alcançados indicam que, na maioria dos conjuntos de dados analisados, o método PCA-ANN não difere estatisticamente do PLS para a predição dos modelos e para os processos de classificação, por meio da aplicação dos testes t e de Wilcoxon (valor-p > 0,01). O PCA- ANN deve ser escolhido para a realização de futuras análises, pois apresenta tempo computacional inferior àquele referente ao PLS. Palavras-chave: PLS. PCA-ANN. Pré-tratamentos. Quimiometria. Predição.Item Autoencoder, análise via componentes principais e independentes aplicados no reconhecimento de padrões de populações(Universidade Federal de Viçosa, 2022-06-10) Costa, Jaquicele Aparecida da; Azevedo, Camila Ferreira; http://lattes.cnpq.br/6939298449989672Nos últimos tempos, diante do grande volume de informações, é essencial o desenvolvimento de metodologias que visam reduzir o tempo e esforço computacional da análise de dados com alta dimensionalidade. Nos estudos que buscam associações ou o reconhecimento de padrões, há um grande número de variáveis que apresentam informações sobrepostas ou correlacionadas, o que impossibilita a identificação de grupos divergentes, além de exigir um grande esforço computacional. A genética utiliza milhares de marcadores moleculares do tipo SNPs (Single nucleotide polymorphisms) para estimar os valores genéticos genômicos dos indivíduos, classificar genótipos dentro de determinados grupos e reconhecer padrões na população para direcionar os estudos de diversidade genética. Os principais métodos usados para redução de dimensionalidade são baseados em Análise via Componentes Principais (PCA), a versão esparsa da Análise via componentes Principais (SPCA) e Análise via Componentes Independentes (ICA). Outra técnica em destaque é a metodologia que combina os métodos PCA e ICA que é denominada Análise via Componentes Principais Independentes (IPCA), mas ainda pouco utilizada em banco de dados genômicos. Mais recentemente, têm se destacado os métodos fundamentados em inteligência artificial, como as redes neurais, sendo o Autoencoder um tipo de rede neural que também busca reduzir o espaço dimensional e reconstruir os dados com perda mínima de informação. Assim, o primeiro capítulo desta tese é uma revisão bibliográfica sobre os métodos estatísticos e baseados em inteligência computacional, destacando as vantagens e desvantagens ao utilizar cada uma das metodologias, além de apresentar as técnicas para agrupar e determinar o número ótimo de grupos nos estudos que visam reconhecer padrões. O segundo capítulo propõe a aplicação da PCA, SPCA e IPCA no reconhecimento de padrões de subpopulações do arroz asiático (Oryza Sativa) utilizando 36.901 marcadores moleculares e 413 genótipos, a fim de buscar uma técnica que seja eficiente e possa reduzir o tempo computacional na discriminação dos mesmos. As técnicas, PCA, SPCA e IPCA, apresentaram resultados similares, tais como a matriz confusão, porcentagem de acerto e correlação cofenética. O método Autoencoder foi menos eficiente, mas foi capaz de formar grupos mais compactos, menor variância dentro dos grupos, e mais dissimilares entre eles, maior variância entre os grupos, quando comparado com os métodos estatísticos tradicionais. Diante disso, foi proposto utilizar os componentes obtidos via PCA, SPCA e IPCA, como variáveis de entrada no Autoencoder. A proposta provocou melhorias no Autoencoder, sendo que o PCA-AUT (componentes principais como variáveis de entrada no Autoencoder) foi mais eficiente que os métodos estatísticos e o próprio Autoencoder, além de reduzir ainda mais o espaço dimensional para discriminar os genótipos de arroz. Além disso, a técnica conseguiu capturar parte da variabilidade mensurada antes de aplicar qualquer método de redução dimensional. Palavras-chave: Inteligência computacional. Redes Neurais. Redução de dimensionalidade. Oryza sativa. Marcadores Moleculares.