Defesa de dissertação (12/01/2026): Edson Paulo da Silva Pinto Sobrinho
Discente: Edson Paulo da Silva Pinto Sobrinho
Título: Ajuste fino de critérios de detecção para aprimorar a identificação de anomalias em séries temporais
Orientadores: Eduardo Soares Ogasawara e Kele Teixeira Belloze
Banca: Eduardo Soares Ogasawara (CEFET/RJ), Kele Teixeira Belloze (CEFET/RJ), Rafaelli de Carvalho Coutinho (CEFET/RJ) e Fábio André Machado Porto (LNCC)
Dia/Hora: 12/01/2026 às 14h
Sala: https://teams.microsoft.com/
Resumo: A Detecção de Anomalias (DA) é o problema de identificar observações que não correspondem às típicas em uma série temporal. Os métodos de DA definem implicitamente critérios de detecção, tais como medidas de desvio, limiares de filtragem e estratégias de seleção de candidatos a anomalia. A escolha inadequada desses critérios resulta em saídas imprecisas, gerando alertas espúrios ou deixando de identificar eventos. O ajuste desses critérios é essencial para sistemas de monitoramento. Para enfrentar esse desafio, este estudo explora o ajuste fino de medidas de desvio, limiares de filtragem e estratégias de seleção de candidatos. Os resultados experimentais mostram que a escolha adequada dos critérios melhora significativamente o desempenho da DA, muitas vezes com impacto maior que a mudança dos próprios métodos de detecção.