Seminário


Avaliação suave do desempenho de métodos de detecção de eventos


Palestrante(s): Rebecca Pontes Salles

Local: Canal no Youtube "PPCIC CEFET-RJ"

Data: 14/10/2021 às 19:30

Tópico(s): Detecção de Eventos

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Resumo: Na literatura, o desempenho dos métodos de detecção de eventos é avaliado principalmente por métricas rígidas (métricas de classificação padrão). Métricas de classificação padrão e métodos de pontuação, como precisão e recall, não são suficientes para avaliar o desempenho da detecção de eventos online. Eles não incorporam tempo e não recompensam a detecção precoce. Além disso, o estado da arte na avaliação de detectores de anomalias em tempo real é arbitrário, mal definido e, em alguns casos, não aplicável. Atualmente, existe uma demanda por métricas que incorporam tolerância temporal para pontuar o desempenho de métodos de detecção de eventos online. Nesse contexto, este trabalho apresenta novas métricas baseadas em distância e métodos de pontuação inspirados na computação suave (aproximada). A ideia principal é “suavizar” as métricas de classificação padrão, que podem ser consideradas “métricas rígidas” para incorporar tolerância temporal ou imprecisão na detecção de eventos. Resultados preliminares indicam que as métricas suaves mantêm integridade com conceitos de métricas rígidas enquanto incorporam tolerância temporal, e podem contribuir para a seleção do método de detecção mais adequado a uma aplicação, mesmo em cenários em que métricas rígidas não podem ser calculadas. 

 

Biografia: Doutoranda em Engenharia de Produção e Sistemas, Mestre e Bacharel em Ciência da Computação pelo Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca (CEFET/RJ). Atualmente, sua pesquisa tem foco nos temas de Ciência de Dados, Preprocessamento e Análise de Séries Temporais.