Contribuições ao Estudo da Dinâmica na Teoria da Informação: Aplicaçoes em Clustering Dinâmico
Teoria da Informação, Clustering Dinâmico, Processos Dinâmicos
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 por teoria da informação (ITL) como uma nova técnica de aprendizado não supervisionado. Nesses trabalhos, 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. Na primeira fase investigou-se a presença de dinâmica na informação nos processos. Como fonte de informação dinâmica, foram utilizados vídeos com diferentes características. A segunda fase apresenta uma nova representação para processos dinâmicos por espaço de estados chamado Modelo Estados de Informação (MEI). Nesta representação, os estados do sistema são descritos em função das medidas de informação do mesmo. 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 divisão entre clusters. Os resultados obtidos em todas as fases foram bastante satisfatórios atendendo os objetivos propostos no trabalho.