Sistemas de computação têm se tornado maiores e mais complexos com o objetivo de lidar com a vasta quantidade de dados disponíveis. Uma tarefa decisiva em tais sistemas é classificar estes dados, bem como extrair informação útil destes. Nesta dissertação, testam-se as redes lógicas de Markov como linguagem para especificação e aprendizado de classificadores automáticos de dados. Esta linguagem combina fragmentos da lógica de primeira ordem e modelos probabilísticos gráficos (redes de Markov) em uma única representação. A junção destas duas técnicas permite a modelagem de conhecimento relacional através da lógica, e também de incertezas por meio de probabilidades e grafos não-direcionados. Neste trabalho, classificadores são aprendidos segundo dois paradigmas de aprendizado de máquina: o supervisionado, foco desta dissertação, e também o aprendizado semi-supervisionado com restrições determinísticas. Para investigar a utilidade das redes lógicas de Markov no treinamento de classificadores, uma série de experimentos de aprendizado é desenvolvida a partir de bases de dados de treino reais disponíveis em repositórios na internet. Como ferramenta auxiliar nos experimentos, esta dissertação testa também o pacote Alchemy, que provê um conjunto de algoritmos para tarefas gerais de aprendizado de máquina e inferência probabilística em redes lógicas de Markov. Para mensurar o desempenho dos classificadores aprendidos, três métricas tradicionais são empregadas: acurácia, precisão e revocação. Os resultados alcançados com classificadores semi-supervisionados com restrições indicam que a linguagem ainda não é própria para este paradigma de aprendizado. Por outro lado, o êxito obtido no desempenho dos classificadores treinados de forma supervisionada sugere que as redes lógicas de Markov são um formalismo lógico-probabilístico promissor para aplicações de classificação, e devem ser objeto de pesquisas futuras. / Computing systems have become larger and more complex in order to deal with the vast amount of available data. An important task in such systems is to classify these data, so as to extract useful information from them. In this dissertation, Markov logic networks are tested as a language to specify and learn automatic data classifiers. This language combines fragments of first-order logic and probabilistic graphical models (Markov networks), in a single representation. Together, both techniques allow one to model relational knowledge through a logic formalism, and uncertainty through probabilities and undirected graphs. In this work, data classifiers are learned by two machine learning paradigms: the supervised, the main focus of this dissertation, and also the semisupervised learning under deterministic constraints. To investigate the usefulness of Markov logic networks in training data classifiers, a set of experiments is developed from real databases available in repositories at the internet. As a support tool for experiments, this dissertation tests also the Alchemy package, which provides a set of algorithms for general machine learning tasks and probabilistic inference in Markov logic networks. To measure the performance of data classifiers, three traditional metrics are employed: accuracy, precision and recall. The results reached with semisupervised data classifiers indicate that the language is not yet suitable for learning based on this paradigm. On the other hand, the success achieved with classifiers trained in a supervised context suggests that Markov logic networks are a promising logical-probabilistic formalism to approach classification applications, and should be considered in future research.

Em diversos domínios, além das informações sobre os objetos ou entidades que os compõem, existem, também, informaçõoes a respeito das relações entre esses objetos. Alguns desses domínios são, por exemplo, as redes de co-autoria, e as páginas Web. Nesse sentido, é natural procurar por técnicas de classificação que levem em conta estas informações. Dentre essas técnicas estão as denominadas classificação baseada em grafos, que visam classificar os exemplos levando em conta as relações existentes entre eles. Este trabalho aborda o desenvolvimento de métodos para melhorar o desempenho de classificadores baseados em grafos utilizando estratégias de ensembles. Um classificador ensemble considera um conjunto de classificadores cujas predições individuais são combinadas de alguma forma. Este classificador normalmente apresenta um melhor desempenho do que seus classificadores individualmente. Assim, foram desenvolvidas três técnicas: a primeira para dados originalmente no formato proposicional e transformados para formato relacional baseado em grafo e a segunda e terceira para dados originalmente já no formato de grafo. A primeira técnica, inspirada no algoritmo de boosting, originou o algoritmo KNN Adaptativo Baseado em Grafos (A-KNN). A segunda ténica, inspirada no algoritmo de Bagging originou trê abordagens de Bagging Baseado em Grafos (BG). Finalmente, a terceira técnica, inspirada no algoritmo de Cross-Validated Committees, originou o Cross-Validated Committees Baseado em Grafos (CVCG). Os experimentos foram realizados em 38 conjuntos de dados, sendo 22 conjuntos proposicionais e 16 conjuntos no formato relacional. Na avaliação foi utilizado o esquema de 10-fold stratified cross-validation e para determinar diferenças estatísticas entre classificadores foi utilizado o método proposto por Demsar (2006). Em relação aos resultados, as três técnicas melhoraram ou mantiveram o desempenho dos classificadores bases. Concluindo, ensembles aplicados em classificadores baseados em grafos apresentam bons resultados no desempenho destes / In many fields, besides information about the objects or entities that compose them, there is also information about the relationships between objects. Some of these fields are, for example, co-authorship networks and Web pages. Therefore, it is natural to search for classification techniques that take into account this information. Among these techniques are the so-called graphbased classification, which seek to classify examples taking into account the relationships between them. This paper presents the development of methods to improve the performance of graph-based classifiers by using strategies of ensembles. An ensemble classifier considers a set of classifiers whose individual predictions are combined in some way. This combined classifier usually performs better than its individual classifiers. Three techniques have been developed: the first applied for originally propositional data transformed to relational format based on graphs and the second and the third applied for data originally in graph format. The first technique, inspired by the boosting algorithm originated the Adaptive Graph-Based K-Nearest Neighbor (A-KNN). The second technique, inspired by the bagging algorithm led to three approaches of Graph-Based Bagging (BG). Finally the third technique, inspired by the Cross- Validated Committees algorithm led to the Graph-Based Cross-Validated Committees (CVCG). The experiments were performed on 38 data sets, 22 datasets in propositional format and 16 in relational format. Evaluation was performed using the scheme of 10-fold stratified cross-validation and to determine statistical differences between the classifiers it was used the method proposed by Demsar (2006). Regarding the results, these three techniques improved or at least maintain the performance of the base classifiers. In conclusion, ensembles applied to graph-based classifiers have good results in the performance of them

O aprendizado de máquina consiste em conceitos e técnicas que permitem aos computadores melhorar seu desempenho com a experiência, ou em outras palavras, aprender com dados. Duas de suas principais categorias são o aprendizado não-supervisionado e o semissupervisionado, que respectivamente consistem em inferir padrões em bases cujos dados não têm rótulo (classe) e classificar dados em bases parcialmente rotuladas. Embora muito estudado, trata-se de um campo repleto de desafios e com muitos tópicos abertos. Sistemas dinâmicos coletivos, por sua vez, são sistemas constituídos por muitos indivíduos, cada qual um sistema dinâmico por si só, de modo que todos eles agem coletivamente, ou seja, a ação de cada indivíduo é influenciada pela ação dos vizinhos. Uma característica notável desses sistemas é que padrões globais podem surgir espontaneamente das interações locais entre os indivíduos, fenômeno conhecido como emergência. Os desafios intrínsecos e a relevância do tema vêm motivando sua pesquisa em diversos ramos da ciência e da engenharia. Este trabalho de doutorado consiste no desenvolvimento e análise de modelos dinâmicos coletivos para o aprendizado de máquina, especificamente suas categorias não-supervisionada e semissupervisionada. As tarefas de segmentação de imagens e de detecção de comunidades em redes, que de certo modo podem ser entendidas como tarefas do aprendizado de máquina, são também abordadas. Em especial, desenvolvem-se modelos nos quais a movimentação dos objetos é determinada pela localização e velocidade de seus vizinhos. O sistema dinâmico assim modelado é então conduzido a um estado cujo padrão formado por seus indivíduos realça padrões subjacentes do conjunto de dados. Devido ao seu caráter auto-organizável, os modelos aqui desenvolvidos são robustos e as informações geradas durante o processo (valores das variáveis do sistema) são ricas e podem, por exemplo, revelar características para realizar soft labeling e determinar classes sobrepostas. / Machine learning consists of concepts and techniques that enable computers to improve their performance with experience, i.e., learn from data. Unsupervised and semi-supervised learning are important categories of machine learning, which respectively consists of inferring patterns in datasets whose data have no label (class) and classifying data in partially-labeled datasets. Although intensively studied, machine learning is still a field full of challenges and with many open topics. Collective dynamical systems, in turn, are systems made of a large group of individuals, each one a dynamical system by itself, such that all of them behave collectively, i.e., the action of each individual is influenced by the action of its neighbors. A remarkable feature of those systems is that global patterns may spontaneously emerge from the local interactions among individuals, a phenomenon known as emergence. Their relevance and intrinsic challenges motivate research in various branches of science and engineering. In this doctorate research, we develop and analyze collective dynamical models for their usage in machine-learning tasks, specifically unsupervised and semi-supervised ones. Image segmentation and network community detection are also addressed, as they are related to machine learning as well. In particular, we propose to work on models in which the objects motion is determined by the location and velocity of their neighbors. By doing so, the dynamical system reaches a configuration in which the patterns developed by the set of individuals highlight underlying patterns of the dataset. Due to their self-organizing nature, it is also expected that the models can be robust and the information generated during the process (values of the system variables) can be rich and reveal, for example, features to perform soft labeling and determine overlapping classes.

A anotac~ao de papeis sem^anticos (APS) e uma tarefa do processamento de lngua natural (PLN) que permite analisar parte do signicado das sentencas atraves da detecc~ao dos participantes dos eventos (e dos eventos em si) que est~ao sendo descritos nelas, o que e essencial para que os computadores possam usar efetivamente a informac~ao codicada no texto. A maior parte das pesquisas desenvolvidas em APS tem sido feita para textos em ingl^es, considerando as particularidades gramaticais e sem^anticas dessa lngua, o que impede que essas ferramentas e resultados sejam diretamente transportaveis para outras lnguas como o portugu^es. A maioria dos sistemas de APS atuais emprega metodos de aprendizado de maquina supervisionado e, portanto, precisa de um corpus grande de senten cas anotadas com papeis sem^anticos para aprender corretamente a tarefa. No caso do portugu^es do Brasil, um recurso lexical que prov^e este tipo de informac~ao foi recentemente disponibilizado: o PropBank.Br. Contudo, em comparac~ao com os corpora para outras lnguas como o ingl^es, o corpus fornecido por este projeto e pequeno e, portanto, n~ao permitiria que um classicador treinado supervisionadamente realizasse a tarefa de anotac~ao com alto desempenho. Para tratar esta diculdade, neste trabalho emprega-se uma abordagem semissupervisionada capaz de extrair informac~ao relevante tanto dos dados anotados disponveis como de dados n~ao anotados, tornando-a menos dependente do corpus de treinamento. Implementa-se o algoritmo self-training com modelos de regress~ ao logstica (ou maxima entropia) como classicador base, para anotar o corpus Bosque (a sec~ao correspondente ao CETENFolha) da Floresta Sinta(c)tica com as etiquetas do PropBank.Br. Ao algoritmo original se incorpora balanceamento e medidas de similaridade entre os argumentos de um verbo especco para melhorar o desempenho na tarefa de classicac~ao de argumentos. Usando um benchmark de avaliac~ao implementado neste trabalho, a abordagem semissupervisonada proposta obteve um desempenho estatisticamente comparavel ao de um classicador treinado supervisionadamente com uma maior quantidade de dados anotados (80,5 vs. 82,3 de \'F IND. 1\', p > 0, 01) / Semantic role labeling (SRL) is a natural language processing (NLP) task able to analyze part of the meaning of sentences through the detection of the events they describe and the participants involved, which is essential for computers to eectively understand the information coded in text. Most of the research carried out in SRL has been done for texts in English, considering the grammatical and semantic particularities of that language, which prevents those tools and results to be directly transported to other languages such as Portuguese. Most current SRL systems use supervised machine learning methods and require a big corpus of sentences annotated with semantic roles in order to learn how to perform the task properly. For Brazilian Portuguese, a lexical resource that provides this type of information has recently become available: PropBank.Br. However, in comparison with corpora for other languages such as English, the corpus provided by that project is small and it wouldn\'t allow a supervised classier to perform the labeling task with good performance. To deal with this problem, in this dissertation we use a semi-supervised approach capable of extracting relevant information both from annotated and non-annotated data available, making it less dependent on the training corpus. We implemented the self-training algorithm with logistic regression (or maximum entropy) models as base classier to label the corpus Bosque (section CETENFolha) from the Floresta Sintá(c)tica with the PropBank.Br semantic role tags. To the original algorithm, we incorporated balancing and similarity measures between verb-specic arguments so as to improve the performance of the system in the argument classication task. Using an evaluation benchmark implemented in this research project, the proposed semi-supervised approach has a statistical comparable performance as the one of a supervised classier trained with more annotated data (80,5 vs. 82,3 de \'F IND. 1\', p > 0, 01).

Em aplicações de sensoriamento remoto, há diversos problemas nos quais há conhecimento predominante sobre uma categoria ou classe alvo, e pouco conhecimento sobre as demais categorias. Nesses casos, o treinamento de um classificador é prejudicado pelo desbalanceamento de classes. Assim, o estudo de características visuais para se definir o melhor subespaço de características pode ser uma alternativa viável para melhorar o desempenho dos classificadores. O uso de abordagens baseadas em detecção de anomalias também pode auxiliar por meio da modelagem da classe normal (comumente majoritária) enquanto todas as outras classes são consideradas como anomalias. Este estudo apresentou uma base de imagens de sensoriamento remoto, cuja aplicação é identificar entre regiões de cobertura vegetal e regiões de não cobertura vegetal. Para solucionar o problema de desbalanceamento entre as classes, foram realizados estudos das características visuais a fim de definir qual o conjunto de atributos que melhor representa os dados. Também foi proposta a criação de um pipeline para se tratar bases desbalanceadas de cobertura vegetal. Este pipeline fez uso de técnicas de seleção de características e aprendizado ativo. A análise de características apresentou que o subespaço usando o extrator BIC com o índice de vegetação ExG foi o que melhor distinguiu os dados. Além disso, a técnica de ordenação proposta mostrou bom desempenho com poucas dimensões. O aprendizado ativo também ajudou na criação de um modelo melhor, com resultados comparáveis com as melhores características visuais. / In remote sensing applications, there are several problems in which there is predominant knowledge about a target category or class, and little knowledge of the other categories. In such cases, the training of a classifier is hampered by the class imbalance. Thus, the study of visual characteristics to determine the best subspace characteristics may be a feasible alternative to improve the performance of classifiers. The use of anomaly detection-based approaches can also help through the normal class modeling (usually the major class) while considering all other classes as anomalies. This study presents a remote sensing image dataset, whose application is to classify regions of the image into vegetation coverage (related to plantation) and non-vegetation coverage. To solve the class imbalance problem, studies were conducted using several visual characteristics in order to define the set of attributes that best represent the data. A pipeline that deals with the vegetation classification problem and its class imbalance issues is also proposed. This pipeline made use of feature selection techniques and active learning. The visual features analysis showed that a subspace using the BIC extractor with EXG vegetation index was the best to distinguished the data. Also, and the proposed sorting-based feature selection achieved good results with a low dimensional subspaces. Furthermore, the active learning helped creating a better model, with results comparable with the best visual features.

Um dos problemas encontrados em sistemas de Processamento de Línguas Naturais (PLN) é a dificuldade de se identificar que elementos textuais referem-se à mesma entidade. Esse fenômeno, no qual o conjunto de elementos textuais remete a uma mesma entidade, é denominado de correferência. Sistemas de resolução de correferência podem melhorar o desempenho de diversas aplicações do PLN, como: sumarização, extração de informação, sistemas de perguntas e respostas. Recentemente, pesquisas em PLN têm explorado a possibilidade de identificar os elementos correferentes em múltiplos documentos. Neste contexto, este trabalho tem como foco o desenvolvimento de um método aprendizado não supervisionado para resolução de correferência em múltiplos documentos, utilizando como língua-alvo o português. Não se conhece, até o momento, nenhum sistema com essa finalidade para o português. Os resultados dos experimentos feitos com o sistema sugerem que o método desenvolvido é superior a métodos baseados em concordância de cadeias de caracteres / One of the problems found in Natural Language Processing (NLP) systems is the difficulty of identifying textual elements that refer to the same entity. This phenomenon, in which the set of textual elements refers to a single entity, is called coreference. Coreference resolution systems can improve the performance of various NLP applications, such as automatic summarization, information extraction systems, question answering systems. Recently, research in NLP has explored the possibility of identifying the coreferent elements in multiple documents. In this context, this work focuses on the development of an unsupervised method for coreference resolution in multiple documents, using Portuguese as the target language. Until now, it is not known any system for this purpose for the Portuguese. The results of the experiments with the system suggest that the developed method is superior to methods based on string matching

A coleta e a exploração de corpora para a criação de atividades é um tema cada vez mais recorrente, uma vez que a prática visa a garantir materiais de ensino que privilegiam a língua em uso. A disponibilidade de instrumentação computacional para análise de corpora é enorme, assim como o seu potencial para o ensino de línguas. Apesar dos benefícios, o uso desses recursos ainda não é uma realidade para a maioria dos professores, principalmente fora do contexto acadêmico. Nesta tese, desenvolve-se um sistema de análise de textos e corpora e de criação automática de atividades de leitura e ensino de léxico-gramática em língua inglesa, com base na investigação das possibilidades de construção e exploração de corpora da Linguística de Corpus em diálogo com métodos e ferramentas de trabalho das áreas do Processamento de Línguas Naturais e Aprendizado de Máquina. Os objetivos da pesquisa estão relacionados a um estudo inicial que teve como produto final um software desktop para a preparação semiautomática de atividades de leitura em inglês, segundo o conceito de atividade-padrão, para facilitar a produção de materiais baseados em corpora. A proposta da tese concentra-se na automatização das análises linguísticas para a criação automática de atividades de ensino. Para tanto, a linguagem de programação Python, com a biblioteca Natural Language Toolkit (NLTK), foi utilizada na construção de módulos de análise de texto e corpora. Os principais corpora foram: a. o corpus de referência British National Corpus (BNC); b. o corpus de referência Floresta Sinta(c)tica do NLTK; c. o corpus de referência MacMorpho do NLTK; d. um corpus de estudo/treinamento com 135 textos de anúncios de emprego em inglês da Internet; e. um corpus de estudo/treinamento com 771 textos de divulgação científica das revistas eletrônicas Scientific American e NewScientist. A partir das análises automáticas programadas, foram criados modelos em XML, que extraem informações de texto e corpus para a criação de atividades. Uma interface gráfica foi desenhada para implementação do sistema, por meio das linguagens PHP, JavaScript, HTML e CSS, e disponibilizada online para a avaliação de possíveis usuários finais. A análise das avaliações mostrou-se positiva tanto em relação a aspectos da interface quanto a informações geradas pelo sistema. Os resultados obtidos no trabalho são significativos, pois sugerem que o sistema proposto, que permite a automatização de análises de texto e corpora para a criação automática de atividades didáticas de leitura e ensino de léxico-gramática em língua inglesa, apresenta um diferencial em relação a ferramentas disponíveis para análise de textos: fornece análises mais apuradas para a tarefa de elaboração de atividades didáticas, quando comparado, por exemplo, a programas como concordanciadores. Dentre as contribuições do trabalho, destacam-se o percurso do desenvolvimento do sistema como parte integrante da pesquisa, o diálogo entre as Humanidades a Linguística e a Língua Inglesa e as Ciências Exatas a Computação, com o Processamento de Línguas Naturais e o Aprendizado de Máquina , e a automatização de tarefas de análise de textos para fins de criação de materiais pedagógicos para o ensino de línguas. / Collecting and analyzing corpora in order to create activities is a topic that has risen by leaps and bounds, since practice is aimed at ensuring that the teaching material is focused on the language currently in use. There is a great amount of computer devices available for corpora analysis, and its potential for teaching languages is evident. Even though they present huge benefits, most of the teachers do not take advantage of these resources yet, chiefly when they do not take part in the academic environment. Through this thesis, a system for analysis of text and corpora and automatic creation of reading and English lexical-grammar teaching activities is developed, based on the investigation of possible ways of collecting and analyzing corpora from Corpus Linguistics, in partnership with methods and working tools related to Natural Language Processing and Machine Learning. The purpose for this research is related to an initial study that resulted in a desktop software that semi-automatically prepares reading activities in English, based on the standard-activity concept, in order to facilitate the creation of corpora-based material. This thesis puts forward the automatization of linguistic analyses so that teaching activities may be created automatically. For this purpose, the programming language Python, together with the Natural Language Toolkit (NLTK) library, was used for the creation of text-analysis and corpora modules. The main corpora used were: a. British National Corpus (BNC) reference corpus; b. Floresta Sinta(c)tica reference corpus from NLTK; c. MacMorpho reference corpus from NLTK; d. a study/training corpus with 135 texts of job announcements in English taken from the Internet; e. a study/training corpus with 771 texts of scientific disclosure of the following e-magazines: Scientific American and NewScientist. As from the scheduled automatic analyses, some XML models were created; they gather information about texts and corpus in order to create activities. A graphic interface was designed with the purpose of implementing the system by means of PHP, JavaScript, HTML and CSS languages and made available online, so that it could be evaluated by potential final users. The evaluations analysis had a positive outcome, both in relation to interface aspects and information provided by the system. The outcome of this work is meaningful, since this new system, which allows for the automatization of text and corpora analyses in order to create reading and English lexical-grammar activities, has a differential with regard to the tools available to analyze texts: it allows for more accurate analyses for the task of creating teaching activities, when it is compared, for instance, to softwares such as the concordance ones. Among the contributions to this work, it is important to highlight the system development process as an integral part of the research, the dialog between the Humanities Linguistics and English language and the Exact Sciences Computing, with the Natural Language Processing and the Machine Learning , as well as the automatization of text-analysis tasks in order to create teaching material for language teaching.

As técnicas de Aprendizado por Reforço permitem a solução de um problema através da escolha de ações que maximizem valores de recompensas recebidas que refletem a qualidade das ações tomadas pelo agente em um processo de tentativa e erro. Em problemas com estrutura hierárquica, a solução final depende do encadeamento de soluções para subproblemas aí presentes, sendo frequente a repetição de subproblemas nesse encadeamento. Nesses casos, a utilização de políticas parciais permite o aprendizado e armazenamento das soluções individuais para cada subproblema, que podem então ser utilizadas múltiplas vezes na composição de uma solução completa para o problema final, acelerando o aprendizado. Apesar de vantajosa, a utilização de políticas parciais necessita de definições por parte do projetista, o que representa uma sobrecarga. Para contornar esse problema, foram propostas técnicas de descoberta automática de políticas parciais, dentre as quais a utilização de motivação intrínseca se destaca por permitir ao agente aprender soluções de subproblemas úteis na solução do problema final sem a necessidade de se definir manualmente novas recompensas para esses subproblemas individualmente. Apesar de promissora, essa proposta utiliza um conjunto de componentes de aprendizado que ainda carece de investigação aprofundada acerca dos impactos individual e coletivo de cada componente, notadamente a aplicação das políticas parciais durante o aprendizado. Nesta dissertação são propostas duas abordagens para a aplicação de políticas parciais no Aprendizado por Reforço com Motivação Intrínseca: (i) armazenamento das políticas parciais em aplicação pelo agente e (ii) exploração interna à aplicação das políticas parciais. O impacto das propostas no desempenho de aprendizado é avaliado experimentalmente em um domínio com forte caracterização hierárquica. / Reinforcement Learning techniques allow an agent to learn the solution to a problem by interacting with the environment and executing actions, thus receiving rewards that reflect the value of the actions taken, on a process of trial and error. When a problem has a hierarchical structure, its final solution depends on several solutions to the subproblems it contains, and it is rather common the repetition of subproblems. On these cases, by using options it is possible to learn the solution to each subproblem individually, keeping and then using them multiple times to compose the complete solution to the problem, thus accelerating the learning process. But, despite this advantage, the use of options create the need for some definitions, what can represent a burden to the designer. To circumvent this problem, automatic option discovery techniques were proposed, among which the use of intrinsic motivation deserves special attention for allowing the agent to learn the solution of the subproblems, which are useful to compose the final solution, without the need to manually define new rewards to these subproblems individually. Despite being promising, this technique is built upon a set of several learning components that need a more deep investigation on the individual and collective impacts of each component, mostly the options application strategies during the learning process. On this work two modifications are proposed concerning the application process of options on the Intrinsically Motivated Reinforcement Learning: (i) storage of the history of the options applied by the agent and (ii) allow the agent to explore, even when following an option. These modifications were implemented on an algorithm present on the literature and evaluated on a domain with strong hierarchical characteristics.

INTRODUÇÃO: O câncer de próstata é responsável por 15% dos casos novos de câncer que acometem os homens e pela 5ª causa de morte. As técnicas minimamente invasivas, sobretudo a cirurgia robótica tornou-se a técnica comumente empregada nos Estados Unidos. Muitos artigos tentam demonstrar a curva de aprendizado necessária para a estabilização dos resultados, mas a implementação de novas tecnologias passa por diversos desafios, além da avaliação de seus resultados e dos custos, o que em países em desenvolvimento pode ter um importante impacto no sistema de saúde. OBJETIVO: Avaliar a curva de aprendizado da prostatectomia radical laparoscópica robótica assistida (PRRA) para o tratamento do câncer de próstata, de acordo com a continência urinária, a potência sexual, o tempo cirúrgico e o controle oncológico. MÉTODOS: Duzentos pacientes com neoplasia de próstata localizada submetidos à PRRA por um único cirurgião foram divididos em quatro grupos de acordo com a sequência das cirurgias. Foram avaliados os dados intra-operatórios, como: tempo cirúrgico, perda sanguínea estimada e as margens cirúrgicas. Também durante o pósoperatório foram avaliadas a potência (IIEF) e a continência (ICIQ). RESULTADOS: Os pacientes apresentaram idade média de 60,6 anos (59,72-61,61), volume prostático ao toque retal de 40 gramas e valor do PSA 6,95 ng/ml (5,79-8,10) semelhantes em todos os grupos (p > 0,05). A biópsia prostática pré-operatória mostrou diferença no escore de Gleason e no tamanho da próstata, sendo que o escore 6 foi menos frequente no grupo 4, representado por 23 pacientes (46%) e no grupo 1, com 39 pacientes (78%) (p < 0,01). Já o tamanho prostático avaliado pelo USTR foi de 39,6 gramas (29,75-48,7) no grupo 4 e 30,5 gramas (23,0-38,15) no grupo 2. A curva de aprendizado estabelecida demonstrou uma diminuição no tempo cirúrgico de 157 minutos (145-170) no grupo 1, para 132 minutos (119-140) no grupo 2 (p < 0,01). A perda sanguínea estimada também se reduziu aproximadamente pela metade: de 395 ml (250-500) no grupo 1, para 200 ml (150-250) no grupo 3 (p < 0,01). As margens positivas reduziram de 16% para apenas 8%, mas se mostraram estatisticamente semelhantes (p=0,236). A capacidade de penetração com doze meses praticamente dobrou de 38% (19 pacientes) no grupo 1 para 80% (40 pacientes) no grupo 4 (p=0,003). A continência avaliada com um ano mostrou-se melhor no grupo 4 (98%) quando comparado aos pacientes do grupo 1 (94%) (p=0,001). As complicações foram estatisticamente semelhantes entre os quatro grupos (p = 0,668). A análise da recidiva bioquímica não demonstrou diferença (p > 0,05). CONCLUSÕES: A curva de aprendizado da PRRA é variável de acordo com o parâmetro a ser avaliado, e apesar do equipamento e da tecnologia, à medida que se aumenta a experiência do cirurgião, melhores resultados são obtidos. O tempo de cirurgia e o sangramento estabilizaram-se, respectivamente, após 50 e 100 PRRA. A potência e a continência, por sua vez, estabilizaram-se após 150 PRRA. É importante ressaltar que o controle oncológico necessita de um período de acompanhamento mais longo para ser avaliado / BACKGROUND: Prostate cancer is responsible for 15% of new cases of male cancer and is the fifth leading cause of death. Minimally invasive and mainly, robotic surgery technique became the technique most widely utilized in the United States. Many articles have tried to demonstrate the required learning curve to achieve the plateau. Although, new techniques implementation go through many challenges besides the evaluation of its results, costs also became an issue, which may impact in developing countries health system. OBJECTIVE: We aim to evaluate the learning curve of robot-assisted radical prostatectomy (RARP) for the treatment of prostate cancer, according to continence, potency, surgical time and oncologic control. METHODS: Two hundred patients with localized prostate cancer that underwent RARP by a single surgeon were divided into four groups according to its surgical sequence. Intraoperative data, such as surgical time, estimated blood loss and margins were recorded. Also postoperative functional parameters as continence and potency were gathered using validated questionnaires (ICIQ and IIEF). RESULTS: Patients mean age were 60.6 years (59.72- 61.61), mean prostate volume at digital rectal examination was 40 grams and PSA value 6.95 ng/ml (5.79-8.10) were similar in all groups (p > 0.05). Pre-operative prostate biopsy showed difference in Gleason score and prostate size. Gleason score 6 was less frequent in group 4, 23 patients (46%), than group 1, 39 patients (78%)(p <0.01) and prostate size at TRUS was 39.6 grams (29.75- 48.7) in group 4 and 30.5 grams (23.0- 38.15) in group 2. The established learning curve showed a reduction on surgical time from 157 minutes (145-170) in group 1 to 132 minutes (119-140 min) in group 2 (p < 0.01). The estimated blood loss also decreased almost to half, from 395 ml (250-500) in group 1 to 200 ml (150-250) in group 3 (p < 0.01). Positive margins decreased from 16% to only 8 %, but were statistically similar (p=0.236). Nineteen patients (38%) could have sexual intercourse at an year after the surgery, in the first group but latest, in the fouth group, it doubled to 40 patients (80%) (p=0.003). Also continence improved in group 4(98%) when compared with group 1 (94%) (p=0.001). Complications were similar between groups (p=0.668). Biochemical recurrence also showed no difference (p > 0.05). CONCLUSIONS: Therefore, the learning curve of the RARP is variable according to the evaluated parameter and obviously, despite the equipment and technology, the increase of surgical experience the best the outcome. Surgery time plateau were achieved at 50 RARP, estimated blood loss stabilized after 100 surgeries, sexual function and urinary continence after 150 RARP. Cancer control requires a longer follow-up period for review

Apesar do grau relativamente alto de maturidade existente na área de pesquisa de aprendizado supervisionado em lote, na qual são utilizados dados originários de problemas estacionários, muitas aplicações reais lidam com fluxos de dados cujas distribuições de probabilidade se alteram com o tempo, ocasionando mudanças de conceito. Diversas pesquisas vêm sendo realizadas nos últimos anos com o objetivo de criar modelos precisos mesmo na presença de mudanças de conceito. A maioria delas, no entanto, assume que tão logo um evento seja classificado pelo algoritmo de aprendizado, seu rótulo verdadeiro se torna conhecido. Este trabalho explora as situações complementares, com revisão dos trabalhos mais importantes publicados e análise do impacto de atraso na disponibilidade dos rótulos verdadeiros ou sua não disponibilização. Ainda, propõe um novo algoritmo que reduz drasticamente a complexidade de aplicação do teste de hipótese não-paramétrico Kolmogorov-Smirnov, tornado eficiente seu uso em algoritmos que analisem fluxos de dados. A exemplo, mostramos sua potencial aplicação em um método de detecção de mudança de conceito não-supervisionado que, em conjunto com técnicas de Aprendizado Ativo e Aprendizado por Transferência, reduz a necessidade de rótulos verdadeiros para manter boa performance de um classificador ao longo do tempo, mesmo com a ocorrência de mudanças de conceito. / Despite the relatively maturity of batch-mode supervised learning research, in which the data typifies stationary problems, many real world applications deal with data streams whose statistical distribution changes over time, causing what is known as concept drift. A large body of research has been done in the last years, with the objective of creating new models that are accurate even in the presence of concept drifts. However, most of them assume that, once the classification algorithm labels an event, its actual label become readily available. This work explores the complementary situations, with a review of the most important published works and an analysis over the impact of delayed true labeling, including no true label availability at all. Furthermore, this work proposes a new algorithm that heavily reduces the complexity of applying Kolmogorov- Smirnov non-parametric hypotheis test, turning it into an uselful tool for analysis on data streams. As an instantiation of its usefulness, we present an unsupervised drift-detection method that, along with Active Learning and Transfer Learning approaches, decreases the number of true labels that are required to keep good classification performance over time, even in the presence of concept drifts.