Seleção Automática de Casos de Teste de Regressão Baseada em Similaridade e Valores

Técnicas de re-teste seletivo tem como objetivo auxiliar a seleção de casos de teste de regressão com base nas modificações realizadas. Este trabalho apresenta uma nova técnica: Weighted Similarity Approach for Regression Testing (WSA-RT). Esta técnica utiliza uma abordagem de teste baseado em modelos e valores, para selecionar os casos de teste mais importantes dentre os que interagem com as modificações realizadas no software. Os estudos de caso realizados com a técnica indicam que WSA-RT é capaz de reduzir significativamente (de 70% a 80%) o tamanho do conjunto de casos de teste, podendo assim contribuir para a redução dos custos do teste de regressão sem afetar a capacidade de detecção de defeitos

Núcleos de Avaliações Diagnóstica e Formativa para Regulação da Aprendizagem de Programação

NÚCLEOS DE AVALIAÇÕES DIAGNÓSTICA E FORMATIVA PARA REGULAÇÃO DA APRENDIZAGEM DE PROGRAMAÇÃ

Um ambiente para anotação de localização e eventos em coleções de fotografias.

Em razão do elevado número de fotografias gerado atualmente, técnicas para organizar, buscar e recuperar tais imagens são fundamentais. Organizar uma coleção de fotografias com milhares de imagens não é um trabalho simples. Além disso, associar dados de redes sociais com fotografias é ainda mais trabalhoso. Fotografias pessoais são comumente anotadas tomando-se como referência as seguintes perguntas: "Quem? Onde? Quando?". Considerando-se as informações importantes na recuperação de fotografias, este trabalho centra esforços nas questões “Onde?” e “Quando?”. Com essas duas perguntas em mente, o foco está voltado para a localização (“Onde?”) e os eventos da fotografia (“Onde?” e “Quando?”). O objetivo geral consiste em propor um ambiente para anotação de localização e eventos sociais. Essa anotação é auxiliada pelas técnicas de propagação de localização e de detecção de eventos sociais propostas neste trabalho. Os resultados dos experimentos com técnicas de propagação de localização indicam que a escolha dessa técnica deve ocorrer conforme o comportamento de cada usuário do sistema. Por isso, além das técnicas de propagação, propõe-se, neste trabalho, uma seleção automática de técnica de propagação de localização. Os experimentos realizados para validar a técnica de detecção de eventos sociais apresentaram bons resultados e a referida técnica, além de realizar a detecção de eventos, também pode ser usada para agrupar fotografias pertencentes a um mesmo evento. Por fim, este trabalho apresenta um protótipo de ferramenta web para unir a anotação de localização com a anotação de eventos.Due to the large number of pictures that is currently generated, it is very important to have techniques to organize, search and retrieve such images. Organize a collection of photos with thousands of images is not a simple job, and to associate data from social networks with the photographs is even more laborious. Personal photographs are commonly organized by reference to the following questions: "Who? Where? When?". Considering the three important questions, this work focuses efforts on the questions "Where?" and "When?". With these two questions in mind, the focus will be on location ("Where?") and events ("Where?" and "When?"). The overall objective is to offer an environment for annotating location and social events. This annotation is aided by the techniques proposed in this work. The experiments with location propagation techniques indicate that the choice of the propagation technique should happen considering the behavior of each user. Therefore, in addition to propagation techniques, is proposed, in this work, an automatic selection of location propagation techniques. The experiments performed to validate the social event detection technique presented good results and, in addition to performing event detection, can also be used to group photographs belonging to the same event. Finally, this work presents a tool to unite the annotation location with the annotation of events.CNPqCape

Ensemble SGE

Este documento diz respeito a um projeto de investigação que decorreu no âmbito de projeto de final de curso do Mestrado em Informática e Sistemas, ramo de Tecnologias de Informação e Conhecimento que decorreu no Instituto Superior de Engenharia de Coimbra. Está integrado na área da aprendizagem automática e tem como principal objetivo desenvolver uma nova framework suportada pelo SGE para resolver problemas de aprendizagem supervisionada, e tem o nome de Ensemble SGE. O Ensemble SGE, utiliza o SGE que é um algoritmo de evolução automática de programas, para gerar vários modelos capazes de resolver um problema. E posteriormente utiliza técnicas de aprendizagem por Ensemble para agregar alguns dos modelos gerados e produzir um Ensemble. Neste trabalho foram abordados 3 problemas de regressão simbólica. Duas aproximações a funções conhecidas, polinómio de quarto grau e o polinómio de Pagie e por fim Boston Housing, um problema em que dadas características de uma casa é necessário prever o seu preço. Os resultados deste projeto são positivos, é demonstrado que é possível obter Ensembles capazes de resolver alguns problemas de uma melhor forma, que o melhor modelo gerado pelo SGE. A performance obtida pela utilização de Ensembles é maior comparativamente a modelos simples gerados pelo SGE. A framework foi implementada e disponibilizada com possíveis casos de teste. Concluindo, a escolha dos modelos constituintes do Ensemble é a decisão mais importante, pois não foi encontrada nenhuma maneira exata de o fazer, ou seja, apenas por métodos experimentais. O Ensemble SGE também consegue detetar situações de overfitting mais cedo que o melhor modelo do SGE ao longo das gerações. Isto porque o Ensemble SGE utiliza vários indivíduos de uma população

UMA METODOLOGIA PARA O APRENDIZADO DE UM MODELO CLASSIFICADOR PARA O ALINHAMENTO DE ONTOLOGIAS

Ontology alignment is a common and successful way to reduce the semantic heterogeneity among ontologies, relying on the application of similarity functions to decide whether a pair of entities from two input ontologies corresponds to each other. There are several similarity functions proposed in the literature capturing distinct and complementary perspectives, but the challenge is on how to combine their use. This paper presents a methodology to automatically learn a classifier that combines distinct string-based similarity functions for the ontology alignment task, through machine learning. The proposed approach was evaluated experimentally on sixteen scenarios defined on top of the Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI).Ontology alignment is a common and successful way to reduce the semantic heterogeneity among ontologies, relying on the application of similarity functions to decide whether a pair of entities from two input ontologies corresponds to each other. There are several similarity functions proposed in the literature capturing distinct and complementary perspectives, but the challenge is on how to combine their use. This paper presents a methodology to automatically learn a classifier that combines distinct string-based similarity functions for the ontology alignment task, through machine learning. The proposed approach was evaluated experimentally on sixteen scenarios defined on top of the Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI).O alinhamento de ontologias é uma estratégia comum e que tem sido aplicada com sucesso para reduzir a heterogeneidade semântica entre ontologias de um mesmo domínio. Durante o processo de alinhamento são consideradas diferentes funções de similaridade a fim de selecionar corretamente os pares de entidades correspondentes entre as duas ontologias sendo alinhadas. Existem diversas funções de similaridade, mas o desafio atual está em como combiná-las para gerar alinhamentos de melhor qualidade. Este trabalho apresenta uma metodologia para gerar um modelo classificador, que combina diferentes funções de similaridade baseadas em string no alinhamento de ontologias, por meio de aprendizado de máquina. A abordagem proposta foi avaliada experimentalmente em dezesseis cenários definidos sobre a Iniciativa de Avaliação de Alinhamento de Ontologias (OAEI)

Algoritmos para a detecção de drifting em sensores de fundo de poço

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2012Apresentam-se neste trabalho o desenvolvimento e a implementação de sistemas de monitoramento e validação de sensores de poços de petróleo, utilizando técnicas de aprendizado de máquina para a construção de modelos empíricos baseados em histórico de dados. Tais sistemas são fundamentados na redundância analítica dos sensores e o foco principal é a detecção de possíveis desvios nas leituras realizadas por esses dispositivos. Basicamente, o processo de validação é composto por três etapas: a predição das atuais leituras de sensores a partir de seus históricos de dados, a comparação entre as predições geradas e as correspondentes leituras dos sensores e, finalmente, a detecção de mudanças estatísticas nas propriedades dos resultados dessa comparação. Para verificar a aplicabilidade dos sistemas desenvolvidos, são realizados ensaios com diferentes conjuntos de dados: um conjunto de dados gerado a partir da simulação do modelo de um poço de petróleo e um conjunto de dados coletados de sensores de um poço real. De acordo com os resultados obtidos e as métricas de desempenho adotadas, o emprego de modelos empíricos baseados em histórico para a validação de sensores de poços de petróleo é promissor.Abstract : This work demonstrates the development and implementation of monitoring and validation systems for oil well sensors, using machine learning techniques to build data-drivenmodels of the behaviour of correlated sensors. These systems are based on the analytical redundancy of the sensors and the main objective is the calibration drift detection and isolation. Basically, the validation process is composed of three steps: the prediction of the sensors values given by the data-driven models, the comparison between the prediction and the actual sensor value, generating residuals, and, finally, the detection of abnormal changes in the statistical properties of the residuals. To verify the applicability of the developed systems, tests with two different datasets are performed: one dataset generated by the simulation of an oil well model and one dataset collected from sensors of a real oil well. Considering the obtained results and the performance metrics adopted, the use of data-driven models for validation of oil well sensors is promising

Programaçao genética e algoritmos de estimaçao de distribuiçao

Orientadora: Aurora Trinidad Ramirez PozoDissertaçao (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciencias Exatas, Programa de Pós-Graduaçao em Informática. Defesa: Curitiba, 2004Inclui bibliografi

Conhecer os clientes para melhor vender: caso de estudo de uma empresa de transfer de turistas a operar na região do Algarve

O presente trabalho apresenta o caso prático de uma empresa de transporte de passageiros, a operar no setor do turismo internacional, na região do Algarve. Propõe-se a utilização de técnicas de Extração de Informação e "Text Mining" para encontrar padrões nos dados que permitam conhecer os clientes e ainda estudar o impacto do marketing digital na procura dos serviços da empresa. Foram utilizadas técnicas de "Text Mining" para extrair padrões dos comentários dos clientes de forma a condensar em tópicos e sumarizar o que estes pensam sobre o serviço. Recorreu-se ao histórico de transações, tendo sido aplicado algoritmos de aprendizagem não supervisionada para descobrir padrões nos dados que configuram segmentos de clientes. Os padrões revelados poderão ser utilizados em diferentes processos de tomada de decisão como por exemplo na criação de campanhas de marketing direcionadas para a criação de produtos específicos para cada segmento. Na produção de previsões de impacto do marketing digital foi utilizada uma combinação entre modelos de regressão múltipla e técnicas de análise de séries temporais, de forma a compreender os fatores que explicam a procura dos serviços da empresa e consequentemente a receita da empresa. Investigaram-se técnicas mais recentes de Aprendizagem Automática de forma a estabelecer uma comparação entre os métodos estatísticos tradicionais de análise de series temporais e os algoritmos de Aprendizagem Automática. Os resultados de previsão de procura de serviços foram satisfatórios, tendo sido identificado a sazonalidade como o fator que mais afeta a procura dos serviços.This work presents the case study of a passenger transport company, operating in the international tourism sector, in the Algarve region. It is proposed to use Data Mining and Text Mining techniques that allow to know the customers and also to find patterns in the data to study digital marketing's impact on demand for its services. Text Mining techniques were used to extract customer comments patterns to condense into topics and summarize what they think about the service. We used transaction history and applied unsupervised learning algorithms to discover patterns in the data that configure customer segments. The revealed patterns can be used in different decisionmaking processes, such as creating targeted marketing campaigns to create specific products for each segment. In producing digital marketing impact forecasts, a combination of multiple regression models and time-series analysis techniques were used to understand the factors that explain the demand for the company's services and, consequently, the company's revenue. More recent Machine Learning techniques were investigated to compare traditional statistical methods of time series analysis and Machine Learning algorithms. The service demand forecasting results were satisfactory, with seasonality having been identified as the factor that most affects the demand for services