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Aplicação de aprendizado ativo em um algoritmo de detecção de novidade em fluxos contínuos

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dc.contributor.advisor1Paiva, Elaine Ribeiro de Faria
dc.contributor.referee1Escarpinati, Maurício Cunha
dc.contributor.referee2Miani, Rodrigo Sanches
dc.creatorReis, Ruth Cândida Catharine Silva
dc.date.accessioned2017-11-28T18:23:44Z
dc.date.available2017-11-28T18:23:44Z
dc.date.issued2017-08-03
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoO crescimento exponencial da tecnologia proporcionou uma aquisição de dados em grande escala, com isso surgiu a necessidade de se manipular essas grandes quantidades de dados que aparecem de forma ilimitada e em alta velocidade. Trabalhar com fluxos contínuos de dados se tornou uma tarefa desafiadora. Algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina se tornaram obsoletos para atuarem em cenários dinâmicos, esses algoritmos entendem que o fluxo dos dados é finito e a natureza dos dados é estacionária. Nos últimos anos pesquisadores tem desenvolvido trabalhos para tratar classificação e detecção de novidade em fluxos contínuos. Classificar dados em um ambiente dinâmico e uma tarefa custosa, visto que classificação em fluxos contínuos está diretamente relacionada a mudança e evolução de conceitos, o algoritmo precisa atualizar o seu modelo de decisão de forma incremental para melhor classificar os dados que vão surgindo ao longo do tempo. Este trabalho tem por objetivo melhorar a capacidade preditiva de um algoritmo de classificação existente na literatura, o MINAS. Para isso, foram propostas novas implementações de técnicas de aprendizado ativo comumente utilizadas na literatura, estas técnicas supõem invocar um especialista de domínio para rotular apenas uma amostra de instâncias. Foram realizados experimentos comparando as abordagens propostas com a versão original do MINAS e foi realizada uma análise do impacto disso na performance do algoritmo. Os resultados indicam que a metodologia empregada têm potencial para resolver problemas relacionados a classificação em cenários dinâmicos.pt_BR
dc.identifier.citationREIS, R. C. C. S. Aplicação de aprendizado ativo em um algoritmo de detecção de novidade em fluxos contínuos. 2017. 49 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/19917
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseSistemas de Informaçãopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.sizeorduration49pt_BR
dc.subjectfluxos contínuospt_BR
dc.subjectaprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectdetecção de novidadept_BR
dc.subjectaprendizado ativopt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAOpt_BR
dc.titleAplicação de aprendizado ativo em um algoritmo de detecção de novidade em fluxos contínuospt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dspace.entity.typePublication

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