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2015_jarley_nobrega_tese.pdf.jpgUm método de aprendizagem sequencial com filtro de Kalman e Extreme Learning Machine para problemas de regressão e previsão de séries temporaisNóbrega, Jarley Palmeira-2015-08-24Em aplicações de aprendizagem de máquina, é comum encontrar situações onde o conjunto de entrada não está totalmente disponível no início da fase de treinamento. Uma solução conhecida para essa classe de problema é a realização do processo de aprendizagem através do fornecimento sequencial das instâncias de treinamento. Entre as abordagens mais recentes para esses métodos, encontram-se as baseadas em redes neurais do tipo Single Layer Feedforward Network (SLFN), com destaque para as extensões da Extreme Learning Machine (ELM) para aprendizagem sequencial. A versão sequencial da ELM, chamada de Online Sequential Extreme Learning Machine (OS-ELM), utiliza uma solução recursiva de mínimos quadrados para atualizar os pesos de saída da rede através de uma matriz de covariância. Entretanto, a implementação da OS-ELM e suas extensões sofrem com o problema de multicolinearidade entre os elementos da matriz de covariância. Essa tese introduz um novo método para aprendizagem sequencial com capacidade para tratar os efeitos da multicolinearidade. Chamado de Kalman Learning Machine (KLM), o método proposto utiliza o filtro de Kalman para a atualização sequencial dos pesos de saída de uma SLFN baseada na OS-ELM. Esse trabalho também propõe uma abordagem para a estimativa dos parâmetros do filtro, com o objetivo de diminuir a complexidade computacional do treinamento. Além disso, uma extensão do método chamada de Extended Kalman Learning Machine (EKLM) é apresentada, voltada para problemas onde a natureza do sistema em estudo seja não linear. O método proposto nessa tese foi comparado com alguns dos mais recentes e efetivos métodos para o tratamento de multicolinearidade em problemas de aprendizagem sequencial. Os experimentos executados mostraram que o método proposto apresenta um desempenho melhor que a maioria dos métodos do estado da arte, quando medidos o de erro de previsão e o tempo de treinamento. Um estudo de caso foi realizado, aplicando o método proposto a um problema de previsão de séries temporais para o mercado financeiro. Os resultados confirmaram que o KLM consegue simultaneamente reduzir o erro de previsão e o tempo de treinamento, quando comparado com os demais métodos investigados nessa tese.
2007_paulo_maciel_dissertacao.pdf.jpgDBSitter-AS: um Framework Orientado a Agentes para Construção de Componentes de Gerenciamento Autônomo para SGBDMaciel, Paulo Roberto Moreira-2007-08A Computação Autônoma é uma área de pesquisa que busca o desenvolvimento de software capaz de autoconfiguração, auto-otimização, autoproteção, auto-reparação, autoconhecimento e antecipação de necessidades, utilizando-se de padrões abertos. No caso particular de Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados (SGBD), podemos resumir esses princípios como características para autogerenciamento. Uma das formas de implementar características de autogerenciamento é através do desenvolvimento de Sistemas Multiagentes (SMA) que realizem a monitoração, prevenção ou solução de falhas e aperfeiçoamento de um sistema alvo. Não há ainda muitas especificações formais de como implementar autonomia para SGBD, em especial se desenvolvida via SMA. No contexto acima, o objetivo deste trabalho é a especificação de um framework arquitetural que guie o desenvolvimento de componentes de SMA que possam prover SGBD de capacidade de autogerenciamento, auxiliando os Administradores de Bancos de Dados nas suas atividades diárias. O Framework DBSitter-AS foi concebido utilizando a metodologia Tropos para desenvolvimento de SMA e especifica como construir uma sociedade de agentes capaz de realizar ações coordenadas de monitoria, prevenção e resolução de falhas em SGBD de mercado. A sociedade de agentes concebida est· configurada em uma camada externa ao SGBD, possui uma estrutura de persistência própria e permite registro de regras e políticas organizacionais a serem obedecidas. O DBSitter-AS È uma especificação flexível no que tange a permitir o cadastro de sintomas de falhas e ações de resolução configuráveis para tipos diferentes de SGBD. Para mostrar como a especificação pode ser adaptada para casos reais, mostramos um exemplo de implementação para um caso típico de falha.