Uso de redes de função de base radial e cadeias de markov para detecção online de mudanças de conceito em fluxos contínuos de dados
| Ano de defesa: | 2019 |
|---|---|
| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | , |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal da Bahia
Instituto de Matemática e Estatística |
| Programa de Pós-Graduação: |
em Ciência da Computação
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Brasil
|
| Palavras-chave em Português: | |
| Área do conhecimento CNPq: | |
| Link de acesso: | http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/33638 |
Resumo: | A quantidade de informações produzidas por sistemas computacionais tem crescido de forma acentuada nas últimas décadas. Uma parcela expressiva dessas informações é produzida na forma de fluxos contínuos, que são sequências constantes e potencialmente infinitas de dados. Esses fluxos são, em sua maioria, não-estacionários, podendo sofrer alterações na distribuição dos dados ou no contexto do processo gerador. Estas alterações são denominadas mudanças de conceito e podem impactar negativamente a performance de modelos de aprendizado aplicados. Para mitigar este problema, pesquisadores vêm desenvolvendo métodos especializados na detecção de mudanças de conceito. Entretanto, os métodos propostos apresentam limitações ao serem aplicados em alguns cenários de fluxos contínuos como, por exemplo, a necessidade de rotulação por especialistas e a incapacidade de atender às restrições de tempo de processamento e de uso dos recursos computacionais desses cenários. Visando superar essas limitações, este trabalho apresenta um novo método de detecção de mudanças de conceito, denominado RBFChain, baseado em Redes de Função de Base Radial (RBF) e Cadeias de Markov. Resumidamente, as redes RBF realizam, em sua camada intermediária, um processo de ativação que, implicitamente, produz grupos a partir das observações recebidas ao longo do tempo. De maneira complementar, as cadeias de Markov permitem modelar as transições entre esses grupos. Mudanças de conceito são, então, detectadas quando o grupo ativo é alterado e a probabilidade da transição, no modelo markoviano, excede um limiar. O método apresentado se diferencia dos trabalhos existentes por detectar mudanças em tempo de execução, de forma computacionalmente eficiente e independente de rótulos. Para avaliar o método RBFChain como um detector de mudanças de conceito viável, uma análise de sensibilidade, precisão e tolerância ao ruído foi realizada usando conjuntos de dados sintéticos, e seus resultados foram comparados com os principais algoritmos disponíveis na literatura. Além disso, a técnica foi aplicada a um problema real de classificação de fixações e sacadas na atividade de monitoramento ocular. Com essa aplicação, foi possível investigar e propor uma solução para um problema relevante que envolve a área de Neurociência e Computação. Os resultados obtidos com os conjuntos de dados sintéticos sugerem que o RBFChain é estatisticamente melhor ou equivalente aos principais detectores presentes na literatura. Ademais, a técnica desenvolvida apresentou bons resultados quando aplicada ao problema de monitoramento ocular, sendo capaz de classificar fixações e sacadas em tempo real e com precisão equivalente ao estado da arte. |