Contribuições ao estudo da dinâmica na teoria da informação: aplicações em clustering dinâmico - Oliveira, Amanda Gondim de (2018)
A Teoria da Informação é um ramo da matemática, mais especificamente da teoria de probabilidades, que estuda quantificação da informação. Recentemente, várias pesquisas tem tido sucesso com o uso do aprendizado de máquina por teoria da informação (ITL) como uma nova técnica de aprendizado não supervisionado, onde as medidas de informação são usadas como critério de otimalidade no aprendizado. Neste trabalho iremos analisar um aspecto ainda não explorado destas medidas de informação, o seu comportamento dinâmico. O principal objetivo desse trabalho é investigar o uso de medidas da teoria da informação no contexto dos processos dinâmicos. Para isso, o mesmo foi realizado em 3 (três) fases distintas. O objetivo na primeira fase desse trabalho foi investigar a presença de dinâmica na informação de processos que evoluem com o tempo. Como fonte de informação dinâmica, foram utilizados vídeos com diferentes características. O objetivo da segunda fase foi apresentar uma nova representação para processos dinâmicos em espaço de estados chamado Modelo Estados de Informação (MEI). Nesta representação, os estados do sistema são descritos em função das medidas de informação dos mesmos. Para validar esta nova forma de representação, foram realizados alguns experimentos com vídeos com o objetivo de avaliar a qualidade dos mesmos quando submetidos a diferentes aspectos dinâmicos. Na terceira fase, investigou-se o uso das medidas baseadas na teoria da informação dentro da área de clustering dinâmico. O objetivo nessa fase foi comparar o desempenho do uso das medidas da teoria da informação com as medidas tradicionais nas operações de fusão e separação entre clusters. Os resultados obtidos em todas as fases foram bastante satisfatórios atendendo os objetivos propostos no trabalho.