Aprendizado em fluxo de dados é uma área de pesquisa importante e que vem crescendo nos últimos tempos. Em muitas aplicações reais os dados são gerados em uma sequência temporal potencialmente infinita. O processamento em fluxo possui como principal característica a necessidade por respostas que atendam restrições severas de tempo e memória. Por exemplo, um classificador aplicado a um fluxo de dados deve prover uma resposta a um determinado evento antes que o próximo evento ocorra. Caso isso não ocorra, alguns eventos do fluxo podem ficar sem classificação. Muitos fluxos geram eventos em uma taxa de chegada com grande variabilidade, ou seja, o intervalo de tempo de ocorrência entre dois eventos sucessivos pode variar muito. Para que um sistema de aprendizado obtenha sucesso na aquisição de conhecimento é preciso que ele apresente duas características principais: (i) ser capaz de prover uma classificação para um novo exemplo em tempo hábil e (ii) ser capaz de adaptar o modelo de classificação de maneira a tratar mudanças de conceito, uma vez que os dados podem não apresentar uma distribuição estacionária. Algoritmos de aprendizado de máquina em lote não possuem essas propriedades, pois assumem que as distribuições são estacionárias e não estão preparados para atender restrições de memória e processamento. Para atender essas necessidades, esses algoritmos devem ser adaptados ao contexto de fluxo de dados. Uma possível adaptação é tornar o algoritmo de classificação anytime. Algoritmos anytime são capazes de serem interrompidos e prover uma resposta (classificação) aproximada a qualquer instante. Outra adaptação é tornar o algoritmo incremental, de maneira que seu modelo possa ser atualizado para novos exemplos do fluxo de dados. Neste trabalho é realizada a investigação de dois métodos capazes de realizar o aprendizado em um fluxo de dados. O primeiro é baseado no algoritmo k-vizinhos mais próximo anytime estado-da-arte, onde foi proposto um novo método de desempate para ser utilizado neste algoritmo. Os experimentos mostraram uma melhora consistente no desempenho deste algoritmo em várias bases de dados de benchmark. O segundo método proposto possui as características dos algoritmos anytime e é capaz de tratar a mudança de conceito nos dados. Este método foi chamado de Algoritmo Anytime Incremental e possui duas versões, uma baseado no algoritmo Space Saving e outra em uma Janela Deslizante. Os experimentos mostraram que em cada fluxo cada versão deste método proposto possui suas vantagens e desvantagens. Mas no geral, comparado com outros métodos baselines, ambas as versões apresentaram melhor desempenho. / Data stream learning is a very important research field that has received much attention from the scientific community. In many real-world applications, data is generated as potentially infinite temporal sequences. The main characteristic of stream processing is to provide answers observing stringent restrictions of time and memory. For example, a data stream classifier must provide an answer for each event before the next one arrives. If this does not occur, some events from the data stream may be left unclassified. Many streams generate events with highly variable output rate, i.e. the time interval between two consecutive events may vary greatly. For a learning system to be successful, two properties must be satisfied: (i) it must be able to provide a classification for a new example in a short time and (ii) it must be able to adapt the classification model to treat concept change, since the data may not follow a stationary distribution. Batch machine learning algorithms do not satisfy those properties because they assume that the distribution is stationary and they are not prepared to operate with severe memory and processing constraints. To satisfy these requirements, these algorithms must be adapted to the data stream context. One possible adaptation is to turn the algorithm into an anytime classifier. Anytime algorithms may be interrupted and still provide an approximated answer (classification) at any time. Another adaptation is to turn the algorithm into an incremental classifier so that its model may be updated with new examples from the data stream. In this work, it is performed an evaluation of two approaches for data stream learning. The first one is based on a state-of-the-art k-nearest neighbor anytime classifier. A new tiebreak approach is proposed to be used with this algorithm. Experiments show consistently better results in the performance of this algorithm in many benchmark data sets. The second proposed approach is to adapt the anytime algorithm for concept change. This approach was called Incremental Anytime Algorithm, and it was designed with two versions. One version is based on the Space Saving algorithm and the other is based in a Sliding Window. Experiments show that both versions are significantly better than baseline approaches.

Aprendizado em fluxo de dados é uma área de pesquisa importante e que vem crescendo nos últimos tempos. Em muitas aplicações reais os dados são gerados em uma sequência temporal potencialmente infinita. O processamento em fluxo possui como principal característica a necessidade por respostas que atendam restrições severas de tempo e memória. Por exemplo, um classificador aplicado a um fluxo de dados deve prover uma resposta a um determinado evento antes que o próximo evento ocorra. Caso isso não ocorra, alguns eventos do fluxo podem ficar sem classificação. Muitos fluxos geram eventos em uma taxa de chegada com grande variabilidade, ou seja, o intervalo de tempo de ocorrência entre dois eventos sucessivos pode variar muito. Para que um sistema de aprendizado obtenha sucesso na aquisição de conhecimento é preciso que ele apresente duas características principais: (i) ser capaz de prover uma classificação para um novo exemplo em tempo hábil e (ii) ser capaz de adaptar o modelo de classificação de maneira a tratar mudanças de conceito, uma vez que os dados podem não apresentar uma distribuição estacionária. Algoritmos de aprendizado de máquina em lote não possuem essas propriedades, pois assumem que as distribuições são estacionárias e não estão preparados para atender restrições de memória e processamento. Para atender essas necessidades, esses algoritmos devem ser adaptados ao contexto de fluxo de dados. Uma possível adaptação é tornar o algoritmo de classificação anytime. Algoritmos anytime são capazes de serem interrompidos e prover uma resposta (classificação) aproximada a qualquer instante. Outra adaptação é tornar o algoritmo incremental, de maneira que seu modelo possa ser atualizado para novos exemplos do fluxo de dados. Neste trabalho é realizada a investigação de dois métodos capazes de realizar o aprendizado em um fluxo de dados. O primeiro é baseado no algoritmo k-vizinhos mais próximo anytime estado-da-arte, onde foi proposto um novo método de desempate para ser utilizado neste algoritmo. Os experimentos mostraram uma melhora consistente no desempenho deste algoritmo em várias bases de dados de benchmark. O segundo método proposto possui as características dos algoritmos anytime e é capaz de tratar a mudança de conceito nos dados. Este método foi chamado de Algoritmo Anytime Incremental e possui duas versões, uma baseado no algoritmo Space Saving e outra em uma Janela Deslizante. Os experimentos mostraram que em cada fluxo cada versão deste método proposto possui suas vantagens e desvantagens. Mas no geral, comparado com outros métodos baselines, ambas as versões apresentaram melhor desempenho. / Data stream learning is a very important research field that has received much attention from the scientific community. In many real-world applications, data is generated as potentially infinite temporal sequences. The main characteristic of stream processing is to provide answers observing stringent restrictions of time and memory. For example, a data stream classifier must provide an answer for each event before the next one arrives. If this does not occur, some events from the data stream may be left unclassified. Many streams generate events with highly variable output rate, i.e. the time interval between two consecutive events may vary greatly. For a learning system to be successful, two properties must be satisfied: (i) it must be able to provide a classification for a new example in a short time and (ii) it must be able to adapt the classification model to treat concept change, since the data may not follow a stationary distribution. Batch machine learning algorithms do not satisfy those properties because they assume that the distribution is stationary and they are not prepared to operate with severe memory and processing constraints. To satisfy these requirements, these algorithms must be adapted to the data stream context. One possible adaptation is to turn the algorithm into an anytime classifier. Anytime algorithms may be interrupted and still provide an approximated answer (classification) at any time. Another adaptation is to turn the algorithm into an incremental classifier so that its model may be updated with new examples from the data stream. In this work, it is performed an evaluation of two approaches for data stream learning. The first one is based on a state-of-the-art k-nearest neighbor anytime classifier. A new tiebreak approach is proposed to be used with this algorithm. Experiments show consistently better results in the performance of this algorithm in many benchmark data sets. The second proposed approach is to adapt the anytime algorithm for concept change. This approach was called Incremental Anytime Algorithm, and it was designed with two versions. One version is based on the Space Saving algorithm and the other is based in a Sliding Window. Experiments show that both versions are significantly better than baseline approaches.