Dissertações do Mestrado da EMAp https://hdl.handle.net/10438/11122 2021-12-06T04:13:35Z 2021-12-06T04:13:35Z Araújo, Guilherme Henrique Macieira de https://hdl.handle.net/10438/31311 2021-11-24T14:38:25Z 2021-03-26T00:00:00Z

Circumcentering outer-approximate projections and reflections for the convex feasibility problem Araújo, Guilherme Henrique Macieira de Recentemente, algoritmos baseados em circuncentros foram aplicados para resolver problemas gerais de viabilidade convexa. Para superar computações custosas de projeções e reflexões em conjuntos convexos, nós apresentamos uma variante do método de reflexões circuncentradas (circumcentered-reflection method) que emprega projeções externamente-aproximadas, inspirados por Fukushima. Com um apelo bastante prático, esta noção se baseia em hiperplanos separadores e é considerada no nosso método híbrido para encontrar um ponto na interseção de finitamente muitos conjuntos convexos. Derivamos convergência em geral, convergência linear sob uma condição de "error bound" e apresentamos experimentos numéricos bem-sucedidos.; Recently, circumcenter schemes were applied to solving general convex feasibility problems. In order to overcome costly computations of projections and reflections onto convex sets, we present a variant of the circumcentered-reflection method which employs outer-approximate projections, inspired by Fukushima. With a very practical appeal, this notion relies on separating hyperplanes and is considered in our hybrid method for finding a point in the intersection of finitely many convex sets. We derive convergence in general, linear convergence under an error bound condition, and present successful numerical experiments.

2021-03-26T00:00:00Z Fontanella, Flavio Cordeiro https://hdl.handle.net/10438/31227 2021-10-25T13:54:34Z 2021-02-02T00:00:00Z

Métodos de avaliação de modelos de previsão de resultados de futebol Fontanella, Flavio Cordeiro Este trabalho tem por objetivos revisar a teoria de avalia¸c˜ao de modelos de previs˜ao, apresentando conceitos como a utiliza¸c˜ao de medidas de avalia¸c˜ao pr´oprias e suas decomposi¸c˜oes em somas de atributos distintos; adequar essa teoria ao contexto de previs˜oes de placares e resultados de partidas de futebol, propondo medidas apropriadas ao tema; e aplicar as medidas a partidas do campeonato brasileiro de futebol masculino, entre as temporadas de 2014 e 2019, buscando avaliar diferentes modelos de previs˜ao e inferir atributos como a incerteza dos resultados, o refinamento das previs˜oes e a discrimina¸c˜ao das previs˜oes ante os resultados.; This work main goals are to review the theory of forecasting evaluation, presenting notions like the use of proper scoring rules and their decompositions as sums of attributes; to address this theory to the context of football (soccer) match results/scores forecasting, proposing scoring rules that are suited to this environment; and to apply the scoring rules to the matches of Brazilian championship of men’s football, from 2014 to 2019, evaluating different forecasting models and estimating attributes such as the uncertainty of the results, the refinement of the forecasts and the discrimination of the forecasts given the results.

2021-02-02T00:00:00Z Oliveira, Franklin Alves de https://hdl.handle.net/10438/30711 2021-06-11T01:05:01Z 2021-03-30T00:00:00Z

Visualização de coleções científicas digitais de biodiversidade: um framework em Altair, Python Oliveira, Franklin Alves de Coleções científicas de biodiversidade têm o compromisso de ser um registro permanente da herança natural, constituídas de espécimes ou objetos relacionados ao seu domínio. Todo material é catalogado, recebendo um número de registro, permitindo que seja incorporado ao acervo. Coleções digitais tipicamente contém uma versão digitalizada dos metadados correspondentes a cada item do inventário e podem, adicionalmente, conter arquivos multimídia tais como textos, registros fotográficos ou outros registros associados ao item, quando pertinente. Garantir a qualidade desses registros é uma tarefa complexa e de fundamental relevância. Fatores como o grande volume de dados e a interdependência entre múltiplas variáveis dificultam determinar até que ponto esses dados estão completos, corretos e se, de fato, fornecem uma boa cobertura geográfica, temporal e taxonômica das espécies correspondentes. Não obstante, garantir a acurácia no registro de espécimes é uma tarefa que se inicia no campo de coleta, passando pelo seu registro, que muitas vezes é escrito em uma folha de papel ou anotado por meio de planilhas e dispositivos eletrônicos, até o processo de tombo do registro na coleção e futura publicação. O presente trabalho propõe a construção de um framework que visa guiar a aplicação de princípios e técnicas de Visualização da Informação ao contexto de coleções científicas digitais de história natural, visando fornecer um conjunto de representações visuais cuja finalidade é a de facilitar a verificação de qualidade dos registros por um especialista. Aliando a flexibilidade da linguagem de programação Python para tratamento de dados e as vantagens de se empregar uma gramática declarativa de gráficos, construiu-se propostas gráficas empregando-se a biblioteca Altair. Tal conjunto de técnicas e propostas gráficas visa atender demandas de especialistas de domínio - curadores e pesquisadores do campo de biodiversidade - fornecendo recursos visuais para a identificação de possíveis inconsistências em suas bases de dados auxiliando, por exemplo, no processo de preparação dos dados para publicação. Com pequenos ajustes, o mesmo conjunto de visualizações também pode servir à finalidade de exibir os dados da coleção em publicações científicas ou diretamente ao público não-especializado.

2021-03-30T00:00:00Z Barreira, Davi Sales https://hdl.handle.net/10438/30407 2021-04-27T14:07:33Z 2021-03-25T00:00:00Z

Optimal transport for machine learning: theory and applications Barreira, Davi Sales O que os operadores de produção de petróleo valorizam ao comprar produtos químicos?: uma análise sobre a percepção de valor na decisão de compra ou contratação de um provedor de especialidades químicas no mercado de óleo e gásIn recent years, advances in Optimal Transport have led to a surge of applications in fields such as Economics, Quantitative Finance and Signal Processing, among others. One area in which it has been found particularly successful is Machine Learning. The development of computationally efficient methods for solving Optimal Transport problems opened doors for creating Machine Learning algorithms using concepts from Optimal Transport. These new algorithms encompass many different sub-areas such as Transfer Learning, Clustering, Dimensionality Reduction, Generative Models, just to name some. This work provides an overview of the different ways in which Optimal Transport has been used in Machine Learning, thus helping Machine Learning researchers to better understand its impact in the field and how to use it. This thesis first introduces the main theoretical and computational aspects of Optimal Transport theory in an accessible way to Machine Learning researchers, followed by a semi-systematic literature review focusing on the main uses of Optimal Transport in Machine Learning.

2021-03-25T00:00:00Z Novais, Gabriel Lima https://hdl.handle.net/10438/30387 2021-04-22T03:26:33Z 2021-03-22T00:00:00Z

Modelagem de nicho ambiental de vetores do vírus da dengue com métodos de Gradient Boosting Decision Tree Novais, Gabriel Lima O objetivo deste trabalho concentra-se em modelar o nicho ambiental de vetores do vírus da Dengue em nível municipal. Isto é realizado através de métodos baseados em árvores de decisão. Os métodos são famosos pela sua capacidade de resolver problemas de classificação produzindo elevada acurácia e apresentando relevância das variáveis para o modelo. Os resultados obtidos apontam que esses modelos conseguem apresentar acurácia razoável, acima de 75%, o que associada as demais métricas de avaliação, indicam ótima performance e possível aplicação em tomadas de decisão no contexto de políticas públicas.

2021-03-22T00:00:00Z Couto, Athos Cotta https://hdl.handle.net/10438/30041 2021-01-19T14:24:43Z 2020-09-29T00:00:00Z

A blockchain-based consensus algorithm for DAG DLTs Couto, Athos Cotta Since Bitcoin and the blockchain were proposed in 2008, distributed ledger technologies and cryptocurrencies have spanned several areas of research. One of the biggest challenges of the field is how to scale the distributed system to support a higher transaction throughput, keeping a safe, distributed, and permissionless network. This work builds on top of the current blockchain and directed acyclic graph distributed ledger technologies literature and proposes a simple, fast and predictable algorithm to reach network consensus. It builds a model to formalize consensus on a DAG DLT and performs experiments to validate the feasibility of the proposed algorithm.; Desde que Bitcoin e blockchain foram propostos em 2008, DLTs e criptomoedas foram foco de várias áreas de pesquisa. Um dos maiores desafios da área está em como dimensionar o sistema distribuído para suportar uma maior taxa de transações, mantendo um ambiente seguro, distribuído e não permissionado. Este trabalho se baseia na literatura atual de blockchain e DLTs baseadas em grafos acíclicos direcionados e propõe um algoritmo simples e rápido para obter o consenso da rede. Também é construído um modelo para formalizar o consenso em um DAG DLTs e experimentos são executados para validar a viabilidade do algoritmo proposto.

2020-09-29T00:00:00Z Chaves, Victor Villas Bôas https://hdl.handle.net/10438/29863 2020-11-26T19:03:19Z 2020-08-21T00:00:00Z

Análises de convergência e consistência de métricas de ranqueamento Chaves, Victor Villas Bôas Cada vez mais interagimos com sistemas de buscas e esses sistemas contam com uma base crescente de documentos para filtrar e ordenar. Para avaliar a qualidade desses sistemas, diversas métricas de ranqueamento estão disponíveis com características específicas que devem encaixar no cenário de recuperação de informação. Com o advento de novas técnicas como uso de aprendizado de máquina em ranqueamento, também se espera algumas características numéricas das métricas que as tornem bons objetivos de otimização. Algumas destas métricas mais usadas como o NDCG@k possuem propriedades numéricas particulares que exigem atenção, especialmente ao analisar resultados de experimentos isolados. Neste trabalho demonstramos o comportamento assintótico desta e algumas variantes de métricas de ranqueamento mais utilizadas e apresentamos uma variante do NDCG que experimentalmente preserva suas características positivas enquanto mitiga características indesejadas.

2020-08-21T00:00:00Z Tessarollo, Alexandre https://hdl.handle.net/10438/29846 2020-11-18T23:08:29Z 2020-09-30T00:00:00Z

Expanding the open Wordnets for english and portuguese to geology domain: inclusion of lythology and geological time concepts Tessarollo, Alexandre O conhecimento humano tem sido armazenado, transferido e crescido através de meios escritos. A habilidade humana de acessar essa fonte de conhecimento é notadamente a principal razão pela qual conseguimos avançar o nosso entendimento coletivo ao longo de milênios. Há cerca de 25 anos as nossas tecnologias para coletar, armazenar e disseminar vastas quantidades de informação superaram as nossas tecnologias para agrupar e analisar tais dados. O Processamento de Linguagem Natural (NLP, na sigla em inglês) aborda esta questão. O dia a dia já é beneficiado pelo NLP, com aplicações que vão de filtros de spam a chatbots (ainda que limitados) e assistentes pessoais de inteligência artificial via comandos de voz. Todavia, no que tange à linguagem técnica, o NLP ainda possui deficiências. Isto é particularmente verdadeiro para o domínio de Óleo & Gás, no qual informação é o recurso mais precioso, base para decisões envolvendo bilhões de dólares. Ainda que existam inúmeros relatórios, artigos científicos, documentos e afins, tal conhecimento permanece inalcançável devido a limitações de NLP aplicado a domínio. É nossa hipótese que a expansão de um recurso léxico, a WordNet, terá efeito escalável particularmente em desambiguação de palavras (WSD, Word Sense Disambiguation) e para o NLP como um todo em documentos de Óleo e Gás. Para verificar esta hipótese, estendemos a WordNet com 377 novos conceitos (synsets), 558 novas formas lexicais (palavras) e 948 novas relações envolvendo tais synsets e palavras. Tal extensão foca em duas das referências mais comumente mencionadas em documentos de Óleo & Gás: Tempo Geológico e Litologia (ramo da geologia dedicado ao estudo de rochas). Nós fazemos tal extensão da WordNet tanto “verticalmente” a partir da Princeton WordNet original na Open WordNet for English (OWN-EN) como “horizontalmente” através da tradução e adaptação de tais esforços para a Open WordNet for Portuguese (OWN-PT). Por fim comparamos a saída do UKB (algoritimo de WSD) antes e depois de tal extensão. Ambas as WordNets (parta inglês e para português) estão disponíveis online como iniciativas open-source.; Human knowledge has been stored, transferred and built upon by written means. The human ability to tap into this source is by far the main reason why we’ve been able to advance our collective understanding. Over a quarter century ago, our technologies for collecting, storing, and disseminating vast amounts of information had gotten ahead of our technologies for collating and analyzing it. Natural Language Processing (NLP) tackles this issue. The everyday life already benefits from NLP, with applications ranging from spam filtering to (limited) support chatbots and artificial intelligence assistants interacting through voice commands. When it comes to technical language, however, NLP has some shortcomings. This is particularly true for the Oil&Gas domain, where information is the most precious resource, one that supports decisions worth billions of dollars. Even though there are numerous reports, papers, documents and alike, such knowledge remains untapped due to NLP domain limitations. It is our hypothesis that expanding a lexical resource, namely the WordNet, will have a scalable effect particularly on Word Sense Disambiguation (WSD) and on the overall NLP for Oil&Gas domain documents. To verify this we extended the WordNet with 377 new concepts (synsets), 558 new lexical forms (words) and 948 new relations (pointers) between such word and/or synsets. Such extension is focused on two of the most common references mentioned in Oil&Gas documents: Geological Time and Lithology (branch of geology devoted to rocks). We perform such extension both “vertically” from the original Princeton WordNet in English into the Open WordNet for English (OWN-EN) and “horizontally” by translating and adapting such effort to the Open Word- Net for Portuguese (OWN-PT). We then compare the outputs of the WSD algorithm UKB before and after such extension. Both WordNet extensions (English and Portuguese) are available as online open-source initiatives.

2020-09-30T00:00:00Z Carletti, Daniel https://hdl.handle.net/10438/29816 2020-11-12T18:19:52Z 2020-08-18T00:00:00Z

Regularity of Mean-Field Games : an introduction Carletti, Daniel Mean-field games, introduzido numa perspectiva de equações diferenciais parciais por Lions e Lasry, modelam situações com um grande número de agentes considerado um contínuo. O estudo da regularidade de funções é observar propriedades de integrabilidade e diferenciabilidade. Essa dissertação começa com a introdução dos ingredientes necessários da teoria de equações diferenciais parciais, continua com a análise de algumas estimativas das soluções das equações, concluindo com resultados em regularidade para as soluções do problema de mean-field games.; Mean-field games, introduced in a differential perspective by Lions and Lasry [3],model situations dealing with a great number of agents considered as a continuum. The study of the regularity of functions is to observe properties of integrability and differentiability. This dissertation starts with an introduction of the necessary ingredients from the partial differential equations theory, it goes on with the analysis of some estimates of the solutions of these equations, and concludes with results on regularity for the mean field games solutions.

2020-08-18T00:00:00Z Crespo, Eduardo Hüther Albernaz https://hdl.handle.net/10438/29724 2020-10-16T15:12:23Z 2020-07-30T00:00:00Z

Arbitrage-free prediction of implied volatility: a comparison study Crespo, Eduardo Hüther Albernaz Este trabalho apresenta uma predição livre de arbitragem da volatilidade implícita de um conjunto de opções com a mesma maturidade. O método consiste em prever os parâmetros da parametrização SABR, evitando restrições não lineares e não explicitas de não arbitragem. Aplicado para o mercado de opções de câmbio, os modelos ARMA, VAR e LSTM são comparados dentro de diferentes moedas.; This work shows an arbitrage-free prediction of implied volatility of a set of options with a given maturity. The approach is to predict the parameters of the SABR parameterization avoiding non-linear and non-explicit no-arbitrage restrictions. Applied to the Foreign Exchange option markets, ARMA, VAR and LSTM models are compared between different currencies.

2020-07-30T00:00:00Z