Implementação de uma abordagem para extração e otimização de Regras Fuzzy utilizando Sistemas Imunológicos Artificiais.

Esse trabalho de pesquisa apresenta um estudo analítico sobre a aplicabilidade e o potencial de uso de uma abordagem evolutiva denominada Sistemas Imunológicos Artificiais (SIA) no processo de Mineração de Dados (MD). Descreve o algoritmo AISFLO, que realiza a extração e a evolução de um sistema baseado em lógica fuzzy, composto pela base de regras e suas funções de pertinência, utilizando-se e um algoritmo de SIA de seleção clonal denominado GbCLONALG. Exemplos para a melhor compreensão desse algoritmo são apresentados. Detalha uma aplicação computacional que implementa o algoritmo CAISFLO, tanto em tarefas de classificação, quanto em tarefas de regressão. Ao final apresenta uma análise comparativa do algoritmo CAISFLO com outros algoritmos existentes na literatura. Em tarefas de classificação, o CAISFLO obteve resultados similares. Em tarefas de regressão, mostrou-se bem eficiente, dando uma precisão muito grande para o conjunto de dados testado

Ação, Computação, Representação: Uma Investigação Psicogenética sobre o Desenvolvimento do Pensamento Computacional

A tese partiu de uma triangulação entre a Teoria das Representações Sociais na abordagem estrutural, a Psicologia Sócio-Histórica e a Perspectiva funcional da Epistemologia Genética, visando elaborar uma proposta pedagógica construcionista para o desenvolvimento do Pensamento Computacional ou Computational Thinking (CT) entre os estudantes de Design do ensino superior

Recomendação de algoritmos em fluxos de dados com mudança de conceito

Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2020.Muitas companhias vêm tirando proveito de mineração de dados para identificar infor- mações valiosas em conjuntos de dados massivos gerados em alta frequência, o chamado Big Data. Técnicas de Aprendizado de Máquina podem ser aplicadas para descoberta de informação, visto que podem extrair padrões dos dados para induzir modelos que preverão eventos futuros. Entretanto, ambientes dinâmicos e progressivos comumente geram fluxos de dados não estacionários. Logo, modelos treinados nesse cenário costumam perecer com o tempo pela sazonalidade ou mudança de conceito. O retreinamento periódico pode aju- dar, mas um espaço de hipóteses fixo pode não ser o mais apropriado ao fenômeno. Uma solução alternativa é usar meta-aprendizado para uma contínua seleção de algoritmos em ambientes que mudam com o tempo, escolhendo o viés que melhor condiz com os dados atuais. Nesse trabalho, apresentamos um framework aprimorado para seleção de algorit- mos em fluxos de dados baseado no MetaStream. Nossa abordagem usa meta-aprendizado e aprendizado incremental para ativamente selecionar o melhor algoritmo para o presente conceito em ambientes que mudam com o tempo. Ao contrário de trabalhos prévios, nós usamos uma coleção diversificada de meta-atributos estado-da-arte e uma abordagem de aprendizado incremental para o nível meta baseada no algoritmo LightGBM. Os resul- tados mostram que essa nova estratégia pode aprimorar a acurácia de recomendação do melhor algoritmo em dados que mudam com o tempo.In the last decades, many companies have had a growing interest in the “digital oil”, also called Big Data. Data mining has been applied in these massive volumes of data to obtain valuable information for clients and industries worldwide. Machine Learning, a prominent technique for data mining, can be used to extract patterns from data and induce models to predict future events. Still, complex environments that are constantly evolving usually generate non-stationary data streams. Thus, these models may perish in this scenario due to concept drift. Retraining periodically can help, but the algorithm bias may no longer be appropriate. A response to this is to use meta-learning for regular algorithm selection in time-changing environments, choosing the hypothesis space that best suits the current data. In this work, we enhanced MetaStream, a framework for data stream algorithm selection, though a rich set of state-of-the-art meta-features, and an incremental learning approach in the meta-level based on LightGBM, combining this to actively select the best algorithm for the current concept in a time-changing environment. The results show that this new strategy can improve the recommendation accuracy of the best algorithm in time-changing data

Utilização de informações lexicais extraídas automaticamente de corpora na análise sintática computacional do português

No desenvolvimento de analisadores sintáticos profundos paratextos irrestritos, a principal dificuldade a ser vencida é a modelaçãodo léxico. Tradicionalmente, duas estratégias têm sido usadas paralidar com a informação lexical na análise sintática automática: acompilação de milhares de entradas lexicais ou a formulação decentenas de regras morfológicas. Devido aos processos produtivosde formação de palavras, aos nomes próprios ou a grafias não padrão,a primeira estratégia, que subjaz aos analisadores do português doBrasil (PB) livremente descarregáveis da Internet, não é robusta.A última estratégia, por sua vez, constitui tarefa não trivial deengenharia do conhecimento, consumindo muito tempo. Nomomento, o PB não dispõe de um analisador sintático de amplacobertura licenciado como software livre. Visando aopreenchimento o mais rápido possível dessa lacuna, argumentamosneste artigo que uma solução bem menos custosa e muito maiseficiente para o gargalo lexical consiste em simplesmentereaproveitar, como componente lexical do processamento sintáticoprofundo, etiquetadores morfossintáticos livremente disponíveis. Além disso, graças à ampla e gratuita disponibilidade de corporamorfossintaticamente anotados do PB e eficientes pacotes deaprendizado de máquina, a construção de etiquetadores de altaacurácia adicionais tornou-se uma tarefa que quase não demandaesforço. A fim de integrar facilmente o output de etiquetadores dediferentes arquiteturas em parsers tabulares de gramáticas livresde contexto compilados por meio do Natural Language Toolkit(NLTK), desenvolvemos um módulo em Python denominadoALEXP. Pelo que sabemos, o ALEXP é o primeiro software livreespecialmente otimizado para o processamento do português arealizar essa tarefa. A funcionalidade da ferramenta é descrita pormeio de protótipos de gramática do PB aplicados na análise desentenças do mundo real, com resultados bastante promissores

Solução computacional para prevenir acidentes aeronáuticos causados por esteiras de turbulência usando aprendizado de máquina

Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019.Esteiras de turbulência são fluxos de ar gerados e que giram a partir das pontas das asas de um avião e que permanecem por minutos no ar. Um problema fatal para muitas aeronaves é a esteira de turbulência reconhecida pela primeira vez como de extremo perigo em 1960. Diversos acidentes e incidentes ocorreram e ocorrem no mundo devido a aeronaves adentrarem a esteira de turbulência de uma aeronave maior. As aeronaves têm a capacidade de enxergar as outras ao seu redor graças a um equipamento chamado Vigilância Dependente Automática por Radiodifusão (Automatic Dependent Surveillance-Broadcast ADS-B) que se comunica com o ADS-B de outras aeronaves e tanto recebe quanto transmite sua posição, velocidade, altitude, identificação, entre outros. Com o uso de critérios de separação segura para esteira de turbulência de aeronaves e utilizando técnicas de Aprendizado de Máquina será possível agregar ao sistema ADS-B alertas precisos ao piloto. Com tais alertas será possível avisar do perigo de se aproximar de um vórtice gerado por uma aeronave categoria super, por exemplo, Airbus A380. A metodologia por meio de Aprendizado de Máquina será classificar qual aeronave está voando ao seu redor e a partir dessa informação de imediato saber qual a sua respectiva esteira de turbulência. A solução para o problema é justamente usar o ADS-B para detectar uma aeronave a quilômetros de distância em sua trajetória e alertar o piloto por meio sonoro e visual, pois o ADS-B atualmente não realiza tal solução proposta. Testes com diferentes algoritmos em diversos cenários de teste mostram que os melhores resultados para uma separação mínima em voo e um tempo seguro para iniciar a decolagem é obtido com a utilização tanto do algoritmo Naive Bayes como do KNN com parâmetro k = 1 ou 3. Tais informações são suficientes para o piloto manter as devidas separações para com a outra aeronave e assim evitar um acidente aeronáutico, pois é sabido que esteiras de turbulência de aviões categoria pesada e super são de extremo perigo. Sendo assim, o piloto em caso de não ser avisado do perigo pelo Controlador de Tráfego Aéreo por qualquer motivo que seja, poderá ter sua própria tomada de decisão dentro da sua cabine para evitar um vórtice de uma aeronave maior.Wake turbulence are generated air streams that rotate from the wingtips of an airplane and remain for minutes in the air. A fatal problem for many aircraft is the turbulence wake first recognized as extremely dangerous in 1960. Several accidents and incidents have occurred and occur worldwide as aircraft enter the turbulence wake of a larger aircraft. Aircraft have the ability to see others around them thanks to equipment called Automatic Dependent Broadcast Surveillance that communicates with ADS-B from other aircraft and receives and transmits their position, speed, altitude, identification, among others. Using safe separation criteria for aircraft turbulence and using Machine Learning techniques, it will be possible to add to the ADS-B system accurate pilot alerts. With such warnings it will be possible to warn of the danger of approaching a vortex generated by a super category aircraft, for example Airbus A380. The Machine Learning methodology will be to classify which aircraft is flying around you and from this information immediately know your turbulence wake. The solution to the problem is precisely to use ADS-B to detect an aircraft miles away in its trajectory and alert the pilot by sound and visual, as ADSB currently does not perform such a proposed solution. Tests with different algorithms in several test scenarios show that the best results for minimum flight separation and a safe takeoff time are obtained using either the Naive Bayes algorithm or the KNN with parameter k = 1 or 3. Such information is sufficient for the pilot to maintain proper separation from the other aircraft and thus to avoid an aeronautical accident, as it is known that turbulence mats of heavy and super category aircraft are of extreme danger. Therefore, if the pilot is not warned of the danger by the Air Traffic Controller for any reason, he may have his own decision in his cabin to avoid a vortex of a larger aircraft

Recomendação de estratégias pedagógicas baseada em emoções e perfis de personalidade em ambientes virtuais 3D

Emotions are key part of the process of teaching and learning in general, directly or indirectly. Students with an unfavorable emotion to learning tend to have difficulties in absorbing the content that is suggested at that time. This work proposes an module that is able to detect and classify those emotions and, through a second logic module based on facts, suggests educational recommendations using Personality ProĄles in order to develop the student affective proĄle in Virtual Learning Environments (VLE). To computationally validate this work, Ąrst, it was observed which technique would present better results to detect the Action Units and then, which algorithm would show better results for this classiĄcation. In this last case, the decision tree showed itself as an effective method with an average rate of 86,4%. This method was evaluated by images and videos to ensure its applicability. After this process, it was used the Personality ProĄles along with the Case-Based Reasoning to suggest pedagogical recommendations through emotions association and the personality proĄles during the process of teaching and student learning. In this way, the student is being monitored all the time and, when a harmful emotion is detected, these instructions proposed in this work are executed in order to provide educational recommendation and offer him encouragement and/or motivation according to his individual characteristics. This brings the student closer to his emotions and improves learning signiĄcantly.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorDissertação (Mestrado)As emoções produzem interferências de maneira direta e indireta no processo de aprendizagem. Estudantes que estão em uma emoção desfavorável ao aprendizado tendem a ter diĄculdades de absorção do conteúdo que é proposto naquele momento. Neste sentido, esse trabalho propõe um módulo capaz de detectar e classiĄcar essas emoções e, através de um segundo módulo de raciocínio baseado em casos, sugerir recomendações pedagógicas através dos perĄs de personalidades com a Ąnalidade de desenvolver o perĄl afetivo do estudante em Ambientes Virtuais de Aprendizagem. Para validar computacionalmente o trabalho, primeiro veriĄcou-se qual técnica obteria melhores resultados para detectar os movimentos da face e, em seguida, qual algoritmo classiĄcador obteria melhores resultados para esta classiĄcação. Nesse caso, a técnica Árvore de Decisão se demonstrou eĄciente com uma taxa média de 86,4% de acurácia. O mesmo foi avaliado em imagens e em vídeos para garantir a aplicabilidade do mesmo. Após este processo, utilizou-se dos perĄs de personalidade junto com a técnica de Raciocínio Baseado em Casos para sugerir recomendações pedagógicas através da associação das emoções e dos perĄs de personalidade durante o processo de ensino e aprendizagem dos estudantes. Assim, a todo momento o estudante está sendo acompanhado e, ao detectar uma emoção prejudicial ao aprendizado, são executadas essas instruções vistas nos módulos propostos para que se forneça recomendações pedagógicas. A partir dessas informações adquiridas do estudante, é possível oferecer a ele o estímulo e/ou motivação de acordo com suas características individuais, consequentemente, aproximando-o da emoção que promova a aprendizagem de maneira signiĄcativa

Uso de tecnicas de classificação automatica na analise ambiental : um estudo de caso

Orientador : Luiz Henrique Antunes RodriguesDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia AgricolaMestrad

Aprendizado de regras de classificaçăo com otimizaçăo por nuvem de particulas multiobjetivo /

Orientadora : ProfŞ DrŞ Aurora PozoDissertaçăo (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciencias Exatas, Programa de Pós-Graduaçăo em Informática. Defesa: Curitiba, 2008Inclui bibliografi

Induction of linear genetic programs for modeling data manipulation processes

Orientador: Fernando José Von ZubenDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Reproduzindo tendências verificadas em outros setores produtivos, métodos para automatizar etapas e reduzir custos têm sido propostos na área de desenvolvimento de software. Entretanto, a etapa mais trabalhosa, a codificação da solução, continua sendo realizada quase que exclusivamente por programadores humanos. Trabalhos na área de geração automática de programas para manipulação de dados têm focado predominantemente na descoberta de conhecimento e extração de padrões de bases de dados estáticas. Porém, para a modelagem de processos que normalmente alteram registros armazenados em bancos de dados, é necessário tratar os dados como entidades dinâmicas. Este trabalho apresenta uma abordagem para indução de programas via programação genética linear. Em termos de funcionalidade, os programas obtidos são capazes de consultar, inserir, excluir e atualizar registros num banco de dados relacional. O intuito é modelar processos de manipulação de informação, presentes em sistemas de tecnologia de informação. Os resultados indicam que a abordagem é capaz de implementar processos simples, gerando programas de computador consistentes e com interpretabilidade comparável à de programas escritos em linguagens de programação tradicionaisAbstract: Reproducing trends observed in other productive branches, methods to automate stages and reduce costs have been proposed for software development. However, perhaps the most laborious step, the computer programming, is generally performed entirely by human programmers. Works in the field of automated generation of computer programs for data manipulation have been focused almost exclusively on knowledge discovery and pattern extraction in static datasets. Nevertheless, in the case of modeling processes that usually alter objects stored in databases, it is necessary to handle the dataset as dynamic entities. This work proposes an approach for program induction based on linear genetic programming. In terms of functionality, the obtained programs are able to query, delete, insert and update records stored in a relational database. The aim is to model processes for data manipulation, present in information technology systems. The results indicate that the proposed approach can implement simple processes, generating consistent programs as interpretable as the ones written in traditional programming languagesMestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia Elétric

Algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados aplicados em transportes : comparativo com Modelo Logit Multinomial para escolha modal

Como o planejamento no transporte urbano desempenha um papel essencial para o desenvolvimento sustentável dos sistemas de transporte, torna-se evidente a necessidade de explorar novas técnicas de análise para aprimorar a eficiência e a eficácia. Em particular, o uso de técnicas de Machine Learning (Aprendizado de Máquina) tem se mostrado promissor para lidar com os desafios complexos relacionados ao planejamento do transporte urbano. A incorporação desses algoritmos pode melhorar a capacidade de análise de dados e fornecer diretrizes para a tomada de decisões. Dado esse contexto, a presente dissertação foi dividida em dois artigos que tem por objetivos: (i) desenvolvimento de uma revisão sistemática da literatura para analisar de forma quantitativa os estudos existentes sobre planejamento de transporte urbano com modelos de Machine Learning, identificar os principais temas abordados, quais são as aplicações e como podem auxiliar na otimização dos sistemas de transporte urbano (ii) comparar modelos tradicionais de escolha discreta com algoritmos de Aprendizado de Máquina, a fim de analisar a previsão da escolha modal, utilizando dados provenientes de uma pesquisa de Preferência Declarada (PD) realizada em Porto Alegre em 2019. Os resultados obtidos na revisão sistemática indicam que os métodos de Aprendizado de Máquina estão em crescente utilização no planejamento de transportes. Dentre os métodos analisados, os modelos de previsão de demanda de tráfego e de transporte público se destacaram como os mais empregados na literatura. Além desses, outros métodos, como reconhecimento de sinais de trânsito, detecção de semáforos, classificação de veículos, detecção de pedestres, planejamento de tempo de viagem e de itinerário e comparativos entre algoritmos diferentes também foram frequentemente utilizados. Os resultados do estudo comparativo indicam que o modelo de Logit Multinomial (MLM) apresentou uma acurácia preditiva significativamente maior em comparação com os outros modelos de Aprendizado de Máquina testados. A taxa de acerto do MLM foi de 52,03%, seguida pelo método de Floresta Aleatória (FA) com 41,79%, e as Redes Neurais Artificiais (RNAs) com 40,94%. Esses resultados podem ser explicados pelo fato de que a base de dados utilizada na análise continha poucas observações para os modos de transporte Lotação e Táxi.As urban transportation planning plays an essential role in the sustainable development of transportation systems, there is a clear need to explore new analysis techniques to improve the efficiency and effectiveness of planning. In particular, the use of Machine Learning (ML) techniques has shown promise in dealing with complex challenges related to urban transportation planning. The incorporation of these algorithms can significantly improve data analysis capabilities and provide guidelines for decision-making. Given this context, this dissertation is divided into two articles that aim to: (i) develop a systematic literature review to quantitatively analyze existing studies on urban transportation planning with Machine Learning models, identify the main themes addressed, what are the applications, and how they can assist in optimizing urban transportation systems, (ii) compare traditional discrete choice models with Machine Learning algorithms to analyze modal choice prediction using data from a Stated Preference (SP) survey conducted in Porto Alegre in 2019. The results of the systematic review indicate that Machine Learning methods are increasingly being used in transportation planning. Among the methods analyzed, traffic and public transport demand prediction models stood out as the most frequently used in the literature. Additionally, other methods such as traffic sign recognition, traffic signal detection, vehicle classification, pedestrian detection, travel time and itinerary planning, and comparative studies between different algorithms were also frequently used. The results of the comparative study indicate that the Multinomial Logit Model (MLM) presented significantly higher predictive accuracy compared to other Machine Learning models tested. The MLM accuracy rate was 52.03%, followed by the Random Forest (RF) method with 41.79%, and the Artificial Neural Networks (ANNs) with 40.94%. These results may be explained by the fact that the database used in the analysis contained few observations for the Lotação and Taxi transportation modes