Utilização de meta-aprendizado para problemas com fluxo de dados

• Processo: 08/11569-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2009
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2013
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
• Beneficiário: André Luis Debiaso Rossi
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Fluxo de dados Meta-aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Fluxo de Dados | Meta-Aprendizado | Inteligência Artificial - Aprendizado de Máquina - Meta-aprendizado

Resumo

Diversas aplicações do mundo real geram dados continuamente, como, por exemplo, redes de sensores e detecção de intrusão de computadores. Essa característica de fluxo contínuo impõe certos desafios para a mineração desses dados. Um desses desafios é a mudança, com o passar do tempo, da distribuição dos exemplos, que ocorre quando os fenômenos que geram os dados são dinâmicos. Essas alterações são chamadas de mudanças de conceitos. Para lidar com as mudanças de conceitos, propõe-se, neste projeto, investigar a aplicação de meta-aprendizado a problemas de fluxo de dados. O objetivo geral é obter um melhor desempenho, em termos de acurácia e custo computacional, de técnicas e algoritmos que são utilizados em problemas com fluxo de dados. Apesar do enfoque ser numa abordagem de meta-aprendizado, as especificidades da mineração de fluxos implicam a necessidade de adaptar e extender métodos existentes. Serão pesquisadas também outras possíveis formas de incorporar meta-conhecimento nos algoritmos e no processo de criação dos modelos, com o intuito de melhorar o desempenho em problemas de fluxos de dados. Devido a especificidade da abordagem proposta, possivelmente será necessário adaptar as metodologias de avaliação de fluxos de dados e meta-aprendizado encontradas na literatura.

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

DEBIASO ROSSI, ANDRE LUIS; SOARES, CARLOS; DE SOUZA, BRUNO FERES; PONCE DE LEON FERREIRA DE CARVALHO, ANDRE CARLOS. Micro-MetaStream: Algorithm selection for time-changing data. INFORMATION SCIENCES, v. 565, p. 262-277, JUL 2021. (08/11569-6)

DEBIASO ROSSI, ANDRE LUIS; DE SOUZA, BRUNO FERES; SOARES, CARLOS; DE LEON FERREIRA DE CARVALHO, ANDRE CARLOS PONCE. A guidance of data stream characterization for meta-learning. Intelligent Data Analysis, v. 21, n. 4, p. 1015-1035, 2017. (08/11569-6)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

ROSSI, André Luis Debiaso. Meta-aprendizado aplicado a fluxos contínuos de dados. 2013. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.