A Data-Centric Approach to Missing Data Imputation: Addressing Noise, Adversarial, and Fairness Challenges - Mangussi, Arthur Dantas; Abreu, Pedro Henriques; Lorena, Ana Carolina (Anais do Concurso de Teses e Dissertações da SBC (CTD-SBC); 2026: Anais do XXXIX Concurso de Teses e DissertaçõesDO - 10.5753/ctd.2026.19185, 2026)
Conjuntos de dados do mundo real frequentemente apresentam problemas de qualidade, os quais podem comprometer o desempenho de modelos de aprendizado de máquina. Alinhado ao paradigma de Data-Centric AI, este trabalho foca em dados ausentes, investigando sua interação com outros problemas de qualidade de dados, em vez de propor novos métodos de imputação. Especificamente, o estudo analisa como os dados faltantes se comportam na presença de ruído, ataques adversariais e questões relacionadas à fairness. Os resultados mostram que essas interações influenciam significativamente o erro na qualidade da imputação, o desempenho preditivo e os resultados de equidade. Esses achados reforçam a importância de considerar fatores mais amplos de qualidade de dados ao lidar com dados faltantes. Além disso, esta pesquisa contribui com um novo pacote em Python desenvolvido para gerar valores ausentes em diferentes cenários realistas. Essa ferramenta possibilita experimentos reprodutíveis e promove uma comparação mais justa entre estratégias de imputação, apoiando pesquisas futuras em dados faltantes e avaliações centradas nos dados.