A literatura mostra que os problemas práticos do mundo real evoluem, assim como suas características, ocasionando mudanças com o passar do tempo no cenário de aplicação do sistema. Existem diversos exemplos de problemas com ambiente dinâmico, tais como: monitoramento de fraude em cartão de crédito, detecção de spam, detecção de intrusos em redes, monitoramento ambiental, dentre outros. Um algoritmo de classificação típico para atuar em ambientes dinâmicos precisa implementar estratégias de detecção e reação a mudanças. Áreas de pesquisa como aprendizagem de máquina, reconhecimento de padrões, estatística e mineração de dados, têm concentrado esforços na proposta de métodos de detecção e reação a mudanças. Dentre as estratégias de reação a mudanças em ambientes dinâmicos, destaca-se o uso de conjuntos classificadores, pois é difícil para um único classificador responder a vários tipos de mudanças. Entretanto, existem diferentes possibilidades de aplicação de conjuntos de classificadores. Portanto, o objetivo geral deste projeto consiste em comparar métodos de reação a mudanças em ambientes dinâmicos baseados em conjuntos de classificadores. Os métodos serão comparados em função de critérios como: tipo de mudança tratada, capacidade de esquecimento de contextos obsoletos e capacidade de manter elevadas taxas de classificação correta.
|
