{"id":2041,"date":"2024-09-12T21:11:48","date_gmt":"2024-09-13T00:11:48","guid":{"rendered":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/~eogasawara\/?p=2041"},"modified":"2025-11-04T09:23:16","modified_gmt":"2025-11-04T12:23:16","slug":"time-series-event-detection","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/~eogasawara\/time-series-event-detection\/","title":{"rendered":"Detec\u00e7\u00e3o de Eventos em S\u00e9ries Temporais"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a>\ud83d\udcd8\u00a0<\/strong>Este livro \u00e9 dedicado \u00e0 explora\u00e7\u00e3o e explica\u00e7\u00e3o da detec\u00e7\u00e3o de eventos em s\u00e9ries temporais em bases de dados. O foco est\u00e1 nos eventos, que s\u00e3o onipresentes em aplica\u00e7\u00f5es com s\u00e9ries temporais, nas quais mudan\u00e7as significativas de comportamento s\u00e3o observadas em pontos espec\u00edficos ou em intervalos de tempo. A detec\u00e7\u00e3o de eventos \u00e9 uma fun\u00e7\u00e3o b\u00e1sica em sistemas de vigil\u00e2ncia e monitoramento, tendo sido amplamente estudada ao longo dos anos. No entanto, esta obra oferece uma vis\u00e3o unificada dos principais tipos de eventos em s\u00e9ries temporais que todo pesquisador deve conhecer: anomalias<\/strong>, pontos de mudan\u00e7a (change points)<\/strong> e motifs<\/strong>.<\/p>\n

O livro inicia com conceitos fundamentais sobre s\u00e9ries temporais e apresenta uma taxonomia geral para a detec\u00e7\u00e3o de eventos<\/strong>, que abrange:
\n(i) granularidade dos eventos (pontuais, contextuais e coletivos);
\n(ii) estrat\u00e9gias gerais (regress\u00e3o, classifica\u00e7\u00e3o, agrupamento e m\u00e9todos baseados em modelos);
\n(iii) abordagens metodol\u00f3gicas (baseadas em teoria e baseadas em dados);
\n(iv) tipos de aprendizado de m\u00e1quina (supervisionado, semissupervisionado e n\u00e3o supervisionado); e
\n(v) gerenciamento de dados (processo ETL).<\/p>\n

Essa taxonomia \u00e9 explorada ao longo dos cap\u00edtulos dedicados a cada tipo de evento \u2014 detec\u00e7\u00e3o de anomalias<\/strong>, pontos de mudan\u00e7a<\/strong> e descoberta de motifs<\/strong>. O livro tamb\u00e9m discute m\u00e9tricas de avalia\u00e7\u00e3o avan\u00e7adas<\/strong> para m\u00e9todos de detec\u00e7\u00e3o de eventos e inclui um cap\u00edtulo sobre detec\u00e7\u00e3o online<\/strong>, abordando os principais desafios e estrat\u00e9gias (est\u00e1ticas versus din\u00e2micas), al\u00e9m de t\u00f3picos como aprendizado incremental e adaptativo.<\/p>\n

\ud83d\udca1 Todos os exemplos e figuras apresentados no livro est\u00e3o dispon\u00edveis no reposit\u00f3rio GitHub:<\/strong>
\n\ud83d\udc49 https:\/\/github.com\/eogasawara\/TSED<\/a>
\nNesse espa\u00e7o, os leitores podem explorar os materiais complementares, sugerir novos temas para futuras edi\u00e7\u00f5es e registrar eventuais problemas identificados na obra.<\/p>\n

Este livro \u00e9 voltado para estudantes de gradua\u00e7\u00e3o e p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o de diversas \u00e1reas, com interesse em ci\u00eancia e an\u00e1lise de dados.<\/p>\n

Autores:<\/strong> Eduardo Ogasawara, Rebecca Salles, Fabio Porto, Esther Pacitti
\n\ud83d\udcd6 Dispon\u00edvel na Springer:<\/strong> https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-031-75941-3<\/a><\/p>\n

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