{"id":13173,"date":"2024-05-28T08:16:33","date_gmt":"2024-05-28T08:16:33","guid":{"rendered":"https:\/\/dei.fe.up.pt\/dev\/?p=13173"},"modified":"2024-06-03T10:31:23","modified_gmt":"2024-06-03T10:31:23","slug":"provas-de-doutoramento-em-engenharia-informatica-enhancing-forecasting-using-read-write-recurrent-neural-networks","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dei.fe.up.pt\/dev\/provas-de-doutoramento-em-engenharia-informatica-enhancing-forecasting-using-read-write-recurrent-neural-networks\/","title":{"rendered":"Provas de Doutoramento em Engenharia Inform\u00e1tica: ”Enhancing Forecasting using Read & Write Recurrent Neural Networks”"},"content":{"rendered":"

Candidato<\/strong>
\nYassine Baghoussi<\/p>\n

Data, Hora e Local<\/strong>
\n29 de maio, \u00e0s 09:30, na Sala de Atos da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto<\/p>\n

Presidente do J\u00fari<\/strong>
\nDoutor Pedro Nuno Ferreira da Rosa da Cruz Diniz, Professor Catedr\u00e1tico da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.<\/p>\n

Vogais<\/strong>
\nDoutor Joydeep Chandra, Associate Professor do Department of Computer Science and Engineering do Indian Institute of Technology de Patna, \u00cdndia;
\nDoutor Mykola Pechenizkiy, Full Professor do Department of Mathematics and Computer Science da Eindhoven University of Technology, Pa\u00edses Baixos;
\nDoutor Lu\u00eds Filipe Pinto de Almeida Teixeira, Professor Associado do Departamento de Engenharia Inform\u00e1tica da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto;
\nDoutor Jo\u00e3o Pedro Carvalho Leal Mendes Moreira, Professor Associado do Departamento de Engenharia Inform\u00e1tica da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (Orientador).<\/p>\n

A tese foi coorientada pelo Professor Doutor Carlos Manuel Milheiro de Oliveira Pinto Soares, Professor Associado do Departamento de Engenharia Inform\u00e1tica da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.<\/p>\n

Resumo<\/strong>
\n\u201cA Aprendizagem Autom\u00e1tica (AA), conhecida como Machine Learning (ML) em ingl\u00eas, depende tanto de dados quanto de algoritmos para funcionar de forma ideal. Enquanto a pesquisa convencional em AA frequentemente destaca melhorias algor\u00edtmicas, a import\u00e2ncia do processamento de dados \u00e9 frequentemente negligenciada. Em contraste, o pr\u00e9-processamento de dados \u00e9 uma tarefa distinta, executada antes de aliment\u00e1-los nos algoritmos. A diversidade de m\u00e9todos de pr\u00e9 processamento adaptados para v\u00e1rios algoritmos de AA destaca a sua import\u00e2ncia. No entanto, o ciclo de feedback entre algoritmos e dados \u00e9 frequentemente negligenciado. Quest\u00f5es relacionadas a dados representam desafios significativos para algoritmos preditivos de AA, afetando adversamente a precis\u00e3o das previs\u00f5es. Esses desafios surgem porque problemas nos dados s\u00e3o inerentemente imprevis\u00edveis, carecendo de um padr\u00e3o discern\u00edvel. Nesta tese de doutoramento, apresentamos a Aprendizagem de M\u00e1quina de Leitura e Escrita (RW-ML), um paradigma inovador que aprimora a precis\u00e3o da previs\u00e3o de s\u00e9ries temporais integrando t\u00e9cnicas de modifica\u00e7\u00e3o de dados no processo de aprendizado. O RW-LSTM, uma adapta\u00e7\u00e3o do algoritmo de retro propaga\u00e7\u00e3o, unifica o pr\u00e9-processamento com redes neurais recorrentes (RNNs), superando significativamente modelos tradicionais como LSTM. O RW-LSTM possibilita a transi\u00e7\u00e3o de RNNs apenas de leitura, que apenas aprendem com dados, para RW-ML, permitindo altera\u00e7\u00f5es diretas para previs\u00f5es aprimoradas. Expandindo o framework, o Corrector Long Short-Term Memory (cLSTM) aborda as limita\u00e7\u00f5es de RNNs apenas de leitura, demonstrando maior precis\u00e3o preditiva atrav\u00e9s de verifica\u00e7\u00e3o emp\u00edrica e experimentos extensivos. O \u00faltimo cap\u00edtulo fornece uma avalia\u00e7\u00e3o do mundo real, destacando a vantagem competitiva do cLSTM sobre modelos LSTM em v\u00e1rios cen\u00e1rios\u201d.<\/p>\n

Este trabalho de investiga\u00e7\u00e3o foi realizado no \u00e2mbito do SonaeIM.Lab@FEUP<\/a>, envolvendo a Inovretail.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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