Título: Usando modelos de detecção de anomalias para identificação de falhas em discos rígidos
Data: 26/04/2019
Horário: 13:00h
Local: Hall do Centro de Ciências - Bloco 902
Resumo:
A previsão de falhas em discos rígidos tem se tornado alvo de diversos estudos tanta da academia como da indústria. A capacidade de antecipar a ocorrência de tais eventos traz diversos benefícios como o aumento da disponibilidade e a diminuição da ocorrência de perda de dados. Apesar da vasta literatura disponível, a tarefa de predição de falhas em discos rígidos tem sido abordada usualmente como um problema de aprendizado supervisionado clássico (regressão ou classificação entre mais de duas classes). Entretanto é importante observar que, na pratica apenas dados de discos em funcionamento normal estão amplamente disponíveis, impossibilitando assim o treinamento de classificadores para duas ou mais classes. Desta forma, no presente trabalho, iremos estudar formas de tratar o problema de predição de falhas em discos através de técnicas de classificação de uma única classe (detecção de anomalias).
Banca: