Banca de QUALIFICAÇÃO: ARTHUR COSTA GORGÔNIO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ARTHUR COSTA GORGÔNIO
DATA : 22/10/2020
HORA: 15:00
LOCAL: Remoto
TÍTULO:

Um Método para Classificação de Dados Semissupervisionados em Fluxos Contínuos de Dados

PALAVRAS-CHAVES:

Aprendizado semissupervisionado, classificação em fluxos contínuos de
dados, mudança de contexto.

PÁGINAS: 73
RESUMO:

Aplicações no domínio de fluxos contínuos de dados (do inglês, Data Streams) recebem um grande volume de dados rapidamente e, existe a necessidade de processá-los sequencialmente. Uma característica destas aplicações é que os dados podem sofrer mudanças durante o processo da utilização do modelo, além disso a quantidade de instâncias cujo rótulo é conhecido pode não ser suficiente para gerar um modelo eficaz. A fim de, suprimir a dificuldade da pouca quantidade de instâncias rotulada, pode-se utilizar o aprendizado semissupervisionado e, o uso de comitês de classificadores podem auxiliar na detecção da mudança de contexto. Assim, neste trabalho, é proposto um método para realizar a classificação semissupervisionada em tarefas com fluxos contínuos de dados, utilizando uma abordagem baseada em comitês de classificadores. Para avaliar a eficácia da proposta, são realizados testes empíricos com cinco bases de dados, um comitê de classificadores semissupervisionados e dois diferentes tamanhos de batch, utilizando como métrica a acurácia, precisão, recall e F-Score Os resultados preliminares apontam que essa proposta obteve melhores resultados em comparação às abordagens supervisionadas, quando se utiliza batches com uma quantidade maior instâncias.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1350250 - ANNE MAGALY DE PAULA CANUTO
Externo ao Programa - 4351681 - JOAO CARLOS XAVIER JUNIOR
Externa ao Programa - 2720574 - KARLIANE MEDEIROS OVIDIO VALE
Externo à Instituição - ARAKEN DE MEDEIROS SANTOS - UFERSA