Aplicação de aprendizado ativo em um algoritmo de detecção de novidade em fluxos contínuos

Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)O crescimento exponencial da tecnologia proporcionou uma aquisição de dados em grande escala, com isso surgiu a necessidade de se manipular essas grandes quantidades de dados que aparecem de forma ilimitada e em alta velocidade. Trabalhar com fluxos contínuos de dados se tornou uma tarefa desafiadora. Algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina se tornaram obsoletos para atuarem em cenários dinâmicos, esses algoritmos entendem que o fluxo dos dados é finito e a natureza dos dados é estacionária. Nos últimos anos pesquisadores tem desenvolvido trabalhos para tratar classificação e detecção de novidade em fluxos contínuos. Classificar dados em um ambiente dinâmico e uma tarefa custosa, visto que classificação em fluxos contínuos está diretamente relacionada a mudança e evolução de conceitos, o algoritmo precisa atualizar o seu modelo de decisão de forma incremental para melhor classificar os dados que vão surgindo ao longo do tempo. Este trabalho tem por objetivo melhorar a capacidade preditiva de um algoritmo de classificação existente na literatura, o MINAS. Para isso, foram propostas novas implementações de técnicas de aprendizado ativo comumente utilizadas na literatura, estas técnicas supõem invocar um especialista de domínio para rotular apenas uma amostra de instâncias. Foram realizados experimentos comparando as abordagens propostas com a versão original do MINAS e foi realizada uma análise do impacto disso na performance do algoritmo. Os resultados indicam que a metodologia empregada têm potencial para resolver problemas relacionados a classificação em cenários dinâmicos