Fitting techniques to knowledge discovery through stochastic models - Assunção, Joaquim Vinicius Carvalho (2016)
Modelos estocásticos podem ser úteis para representar de maneira compacta cenários não determinísticos. Além disso, simulações aplicadas em um modelo compacto são mais rápidas e demandam menos recursos computacionais do que técnicas de mineração em grandes volumes de dados. O desafio está na construção desses modelos. A acurácia, juntamente com tempo e a quantidade de recursos usados para ajustar um modelo são fatores chave para sua utilidade. Tratamos aqui de técnicas de aprendizado de máquina para ajustes de estruturas com a propriedade de Markov; especialmente formalismos complexos como Modelos Ocultos de Markov (HMM) e Redes de Automatos Estocásticos (SAN). Quanto a acurácia, levamos em consideração as atuais técnicas de ajuste, e medidas baseadas em verossimilhança. Quanto ao tempo de criação, automatizamos o processo de mapeamento de dados via séries temporais e técnicas de representação. Quanto aos recursos computacionais, usamos séries temporais e técnicas de redução de dimensionalidade, evitando assim, problemas com a explosão do espaço de estados. Tais técnicas são demonstradas em um processo que incorpora uma série de passos comuns para o ajuste de modelos com séries temporais. Algo semelhante ao que o processo de descoberta de conhecimento em banco de dados (KDD) faz; porém, tendo como componente principal, modelos estocásticos.