Técnicas avanzadas de predicción para big data en el contexto de smart cities

Programa de Doctorado en Biotecnología, Ingeniería y Tecnología QuímicaLínea de Investigación: Ingeniería InformáticaClave Programa: DBICódigo Línea: 19Cada día se recoge más y más información de cualquier ámbito de nuestra vida. Número de pasos por minuto, contaminación en las principales ciudades del mundo o el consumo eléctrico medido cada cierto tiempo son sólo algunos ejemplos. Es en este ámbito donde surgen las Smart Cities, o ciudades conectadas, donde se recaba toda la información posible de diferentes dispositivos IoT repartidos por la misma con la esperanza de descubrir conocimiento en dichos datos e, incluso, predecir ciertos comportamientos futuros. Pero estas nuevas series temporales que se están creando comienzan a exceder los tamaños hasta ahora tenidos en cuenta, empezando a considerarse por tanto Big Data. Las técnicas de machine learning y minería de datos que hasta ahora ofrecían buenos resultados, no podían gestionar tal cantidad de información. Es por ello que necesitaban ser revisadas. Así, surge este trabajo de investigación, donde se propone un algoritmo de predicción basado en vecinos cercanos, para predecir series temporales Big Data. Para ello, apoyándose en nuevos frameworks de análisis de datos como Apache Spark con la computación distribuida como bandera, se proponen dos algoritmos: uno basado en el kWNN para análisis y predicción de series temporales univariante y el MV-kWNN en su versión multivariante. Se detalla en este trabajo los pasos realizados para adaptarlo a la computación distribuida y los resultados obtenidos tras llevar a cabo la predicción sobre los datos de consumo eléctrico de 3 edificios de una universidad pública. Se muestra, así mismo, las mejoras introducidas al algoritmo para seleccionar de forma óptima los parámetros requeridos por el mismo, estos son: el número de valores pasados que hay que usar (w) para predecir los h valores siguientes y el número de vecinos cercanos k a considerar para la predicción. También se valoran diferentes tamaños de horizontes de predicción h como dato de entrada al algoritmo. Se comprueba la validez de dichas mejoras realizando la predicción sobre una serie temporal el doble de grande que la considerada en primer término, en este caso la demanda eléctrica en España recogida durante 9 años. Las baja tasa de error obtenida demuestra la idoneidad del algoritmo, y su comparación con otros métodos como deep learning o árboles de regresión, así lo reafirman. Distintas pruebas sobre la escalabilidad del algoritmo en un clúster con diferentes configuraciones muestran lo importante que es escoger adecuadamente parámetros como el número de cores a utilizar por máquina, el número de particiones en que dividir el conjunto de datos así como el número de máquinas en un clúster. Para finalizar, se propone un nuevo algoritmo para tener en cuenta no sólo una variable, sino varias series exógenas que pudieran mejorar la predicción final. Llevando a cabo diferentes análisis basados en correlación, se define el grado mínimo que deben cumplir las series para mejorar dicha predicción. Experimentaciones sobre dos series reales, de demanda eléctrica en España y del precio de la electricidad durante el mismo periodo, son llevadas a cabo, alcanzando de nuevo bajas tasas de error. La comparación con otros métodos multivariantes, como los de redes neuronales o random forests, sitúan al método propuesto en el primer lugar por delante de estos. Una última experimentación para confirmar la adecuación del algoritmo a series temporales Big Data es realizada, mostrando los tiempos de ejecución multiplicando hasta por 200 el tamaño original de las series.Universidad Pablo de Olavide de Sevilla. Departamento de Deporte e InformáticaPostprin

Understanding people through the aggregation of their digital footprints

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, School of Architecture and Planning, Program in Media Arts and Sciences, 2011.Cataloged from PDF version of thesis.Includes bibliographical references (p. 160-172).Every day, millions of people encounter strangers online. We read their medical advice, buy their products, and ask them out on dates. Yet our views of them are very limited; we see individual communication acts rather than the person(s) as a whole. This thesis contends that socially-focused machine learning and visualization of archived digital footprints can improve the capacity of social media to help form impressions of online strangers. Four original designs are presented that each examine the social fabric of a different existing online world. The designs address unique perspectives on the problem of and opportunities offered by online impression formation. The first work, Is Britney Spears Span?, examines a way of prototyping strangers on first contact by modeling their past behaviors across a social network. Landscape of Words identifies cultural and topical trends in large online publics. Personas is a data portrait that characterizes individuals by collating heterogenous textual artifacts. The final design, Defuse, navigates and visualizes virtual crowds using metrics grounded in sociology. A reflection on these experimental endeavors is also presented, including a formalization of the problem and considerations for future research. A meta-critique by a panel of domain experts completes the discussion.by Aaron Robert Zinman.Ph.D

XXIII Edición del Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación : Libro de actas

Compilación de las ponencias presentadas en el XXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), llevado a cabo en Chilecito (La Rioja) en abril de 2021.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Ciência de dados na era da agricultura digital: anais.

Estes anais contêm o texto completo dos trabalhos apresentados no XI Congresso Brasileiro de Agroinformática (SBIAgro 2017), o qual foi promovido pela Embrapa Informática Agropecuária e pela Faculdade de Engenharia Agrícola, Instituto de Computação e pelo Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas Aplicadas à Agricultura da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Esta edição do evento foi realizada no Centro de Convenções e na Casa do Lago da Unicamp, localizados na cidade de Campinas (SP). O propósito do evento foi o de reunir pesquisadores, professores, estudantes, empresários e funcionários de empresas para discutir o tema da informática aplicada à agricultura, além de promover um ambiente propício para o surgimento de novos relacionamentos, projetos e negócios.Organizadores: Jayme Garcia Arnal Barbedo, Maria Fernanda Moura, Luciana Alvim Santos Romani, Thiago Teixeira Santos, Débora Pignatari Drucker. SBIAgro 2017

XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2018 : Libro de actas

Actas del XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2018), realizado en Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste, los dìas 26 y 27 de abril de 2018.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2018 : Libro de actas

Actas del XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2018), realizado en Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste, los dìas 26 y 27 de abril de 2018.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI