Aprendizagem ativa em fluxo de dados com latência intermediária

  • Pedro Parreira Universidade Federal do ABC
  • Ronaldo Prati Universidade Federal do ABC

Resumo


Um fluxo de dados é caracterizado por uma produção massiva de exemplos devido à chegada contínua desses exemplos. Em problemas de classificação em fluxo de dados, normalmente o rótulo real do exemplo é necessário para a avaliação do desempenho ou a detecção de mudança de conceito. No entanto, em muitas aplicações, a obtenção de todos os rótulos verdadeiros é impraticável devido ao alto custo associado. Apesar de existirem diversos trabalhos que utilizam a aprendizagem ativa em fluxo de dados para obter uma porção de exemplos rotulados, normalmente eles consideram que o rótulo verdadeiro é disponibilizado de forma imediata na requisição, o que nem sempre é possível devido ao tempo necessário de análise do exemplo. Este artigo tem por objetivo a investigação de um novo cenário de fluxo de dados com latência intermediária e restrição de rotulagem, além de propor algumas estratégias de aprendizagem ativa para esse cenário e um framework de suporte teórico para essas estratégias.

Palavras-chave: Fluxo de dados, Aprendizagem Ativa, Latência, Mudança de Conceito

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Publicado
15/10/2019
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PARREIRA, Pedro; PRATI, Ronaldo. Aprendizagem ativa em fluxo de dados com latência intermediária. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL (ENIAC), 16. , 2019, Salvador. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 365-376. DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2019.9298.