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Defesa de Dissertação de Mestrado Nº1.676 "Testes Estatísticos e Detecções de Mudanças de Conceitos em Fluxos de Dados"

O aluno Danilo Rafael de Lima Cabral irá defender sua pesquisa no dia 3 de fevereiro às 14h, na sala D224 Início: 03/02/2017 às 14:00 Término: 03/02/2017 às 00:00 Local: D224

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE

Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.676

Aluno: Danilo Rafael de Lima Cabral

Orientador: Prof. Roberto Souto Maior de Barros

Título: Testes Estatísticos e Detecções de Mudanças de Conceitos em Fluxos de Dados
Data:  03/02/2017
Hora/Local:  14h – Centro de Informática – Sala D224
Banca Examinadora:
Prof. Germano Crispim Vasconcelos (CIn/UFPE)
Prof. Marco Antonio de Oliveira Domingues (IFPE – Campus Recife)
Prof.  Roberto Souto Maior de Barros

 
RESUMO:

O aprendizado online objetiva a extração de informações a partir de fluxos de dados compostos de uma grande quantidade de exemplos. Esses fluxos frequentemente contêm mudanças de conceitos que na maioria dos casos são caracterizadas como modificações nas distribuições dos dados. Métodos detectores de mudanças de conceitos são algoritmos projetados para trabalharem conjuntamente com um – ou mais – classificador base, a fim de estimarem as posições das mudanças e quando necessário substituírem o preditor, com o objetivo de melhorar a sua acurácia. DDM, EDDM e STEPD são exemplos de detectores simples, eficientes e bem-conceituados. Apesar de sua eficácia em bases pequenas, o DDM tende a perder precisão quando apresentado a conjuntos de dados consideravelmente grandes. Por outro lado, o EDDM funciona bem com bases de dados graduais, porém alcança baixos índices de acurácia em bases com mudanças de conceitos abruptas. O STEPD, por sua vez, foi projetado para a detecção de mudanças de conceitos através do teste de hipóteses entre duas proporções, entretanto, estatisticamente, esse teste não é recomendado para amostras pequenas e/ou desbalanceadas. Este trabalho propõe quatro novos detectores (formando o total de sete versões) que objetivam melhorar o DDM, EDDM e STEPD. Todos os métodos propostos são baseados em testes estatísticos, sendo o EMZD baseado no teste de hipóteses entre médias de duas amostras independentes e, o FPDD, FSDD e FTDD baseados no teste exato de Fisher. Os experimentos realizados, com dois classificadores base, usando 36 conjuntos de dados artificiais e três bases de dados reais, demonstraram a eficácia e eficiência dos detectores propostos. No que diz respeito a avaliação dos detectores, uma das versões do EMZD obteve as melhores acurácias e o FPDD foi o mais preciso na análise das detecções de mudanças de conceitos.


Palavras-chave: Estatística. Aprendizagem de Máquina. Mudanças de Conceitos em Fluxos de Dados.
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