General Unsupervised Adaptive Classification Algorithm for Modular Organization of Learning Evolution – Guacamole(Semeion©)
Guacamole è un sistema artificiale non supervisionato in grado di eseguire classificazioni adattive in modo più efficiente dei classici algoritmi supervisionati (Machine Learning).
I presupposti di tale sistema artificiale che lo rende più efficace rispetto ai classici algoritmi statistici supervisionati sono i seguenti:
a. Classifica i nuovi vettori di ingresso con la stessa o con una migliore capacità degli algoritmi supervisionati classici;
b. Quando sono presentati al Sistema nuovi vettori d’ingresso, funziona come una memoria dinamica, mentre gli algoritmi supervisionati classici funzionano in modo congelato dando una risposta senza effettuare una nuova elaborazione.
c. Deve essere in grado di generare da sé nuovi vettori di ingresso per ogni classe.
d. È in grado di simulare le dinamiche conseguenze delle sue performaces di classificazione.
Patents
Guacamole: A population of Unsupervised ANNs able to perform supervised pattern recognition. Applicant Semeion Research Center. Inventor: M Buscema. European Patent: 09425114.7 deposited 20/03/2009.
References
[1] P.M.Buscema, P.L.Sacco
Guacamole: A New Paradigm for Unsupervised Competitive Learning
Chapter 7, pp 211-230, in W.J. Tastle (ed.), Data Mining Applications Using Artificial Adaptive Systems, DOI 10.1007/978-1-4614-4223-3_1, Springer Science+Business Media New York 2013.