Um método baseado em correção de erros para previsão de séries temporais em ambiente online e na presença de concept drift

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SCHETTINI, Gabriela Mota de Lacerda Padilha
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/40066
Resumo: SCHETTINI, Gabriela Mota de Lacerda Padilha, também é conhecido(a) em citações bibliográficas por: LACERDA, Gabriela Mota
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De olho neste cenário de rápida tomada de decisão e da precisão nos resultados que este trabalho é proposto. Fazendo um comparativo com a área de inteligência computacional, soluções que exigem essa adaptabilidade constante são plausíveis de ficarem desatualizados e resultarem em baixo desempenho ao estarem sub treinados para novos comportamentos. Sendo necessário, com o passar do tempo, manter os modelos em uso atualizados para resolver uma determinada tarefa em relação aos dados mais recentes, evitando - desta forma - o underfitting que é caracterizado pelo subtreinamento. Na tentativa de mitigar esse problema é comum utilizar abordagens baseadas em um sistema de combinação de preditores que realizam retreinamento dos modelos, ou a utilização de modelos com aprendizado online. Este trabalho visa comparar a estratégia de ajuste de parâmetros com correção dos resíduos de modelos monolíticos em 3 séries temporais financeiras com mudança de conceito. Propondo-se a investigar as previsões e resíduos de forma a estender o leque de estratégias que resolvem de maneira eficaz o tipo de problema sugerido. A contribuição princi pal deste trabalho é introduzir o conceito de correção da previsão através da série residual, que até o presente momento nunca foi visto para séries que apresentam de mudança de conceito e no ambiente de aprendizado online.CAPESThe digital world is not new to the society, but yet some services struggle to survive while not adapting to the new ways of doing things. Given the high information frequency and fast the changes that required there are only a few strategies that try to cope with such changes. With this scenario in mind we review some of the problems on the existing strategies. When comparing the real world with artificial intelligence, solutions that require these kinds of changes are plausible to be under-fitted to new behaviors (concept drift). In this panorama, with time, it is required to have the models updated to the latest data so the new behaviors are predictable in real-time and avoiding under-fitting. As an attempt to avoid this last problem it is common to use multiple predictors systems approaches that get retrained or that use online learners, to keep training at execution time. Anticipating the future data is key to use the time left to take action. This dissertation aims to compare the performance of models enhanced by grid search and monolithic models with error correction within 3 financial time series containing concept drift. Besides that, the forecast of the residuals are used to study a potential increase in the prediction’s performance. The main contribution of the present work is to introduce the concept of prediction correction using the past error’s prediction, that has not been seen until the present moment for time series in an online and non-stationary environment. In this way, this work proposes to investigate the prediction and residuals to formalize one more strategy to approach the problems lately disclosed.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessInteligência computacionalSéries temporaisUm método baseado em correção de erros para previsão de séries temporais em ambiente online e na presença de concept driftinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETEXTDISSERTAÇÃO Gabriela Mota de Lacerda Padilha Schettini.pdf.txtDISSERTAÇÃO Gabriela Mota de Lacerda Padilha Schettini.pdf.txtExtracted texttext/plain97128https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/40066/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Gabriela%20Mota%20de%20Lacerda%20Padilha%20Schettini.pdf.txt963e9c691660d59a66ae645d29514074MD54THUMBNAILDISSERTAÇÃO Gabriela Mota de Lacerda Padilha Schettini.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Gabriela Mota de Lacerda Padilha Schettini.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1242https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/40066/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Gabriela%20Mota%20de%20Lacerda%20Padilha%20Schettini.pdf.jpg1167837f0303392c39466c2008894691MD55ORIGINALDISSERTAÇÃO Gabriela Mota de Lacerda Padilha Schettini.pdfDISSERTAÇÃO Gabriela Mota de Lacerda Padilha Schettini.pdfapplication/pdf1659522https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/40066/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Gabriela%20Mota%20de%20Lacerda%20Padilha%20Schettini.pdfbdd7797b1a2b811dd57a82ffd679bad7MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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