Dentro do contexto de redes de sensores é notável que geramos grandes massas de dados, onde podemos sobrecarregar a banda da rede, ou ocupar muito espaço do armazenamento. Logo uma solução é usar técnicas de redução de dados, não sendo foco da palestra, só fazer breves comentários. Então a partir de uma base de dados reduzida é necessário uma forma de reconstruir todo bloco de dados, assim chegamos as técnicas de predição ou reconstrução, nessa palestra em especial abordaremos variáveis que se comportam em função do tempo.

Tópicos abordados

discussão sobre problema de armazenamento;

breve introdução sobre algoritmos de redução;

introdução a predição;

mostrar métricas de avaliação;

por que usar técnica diferente para séries temporais?

diferença entre variáveis bem comportadas e caóticas;

mostrar exemplo com variável caótica e outro com variável bem comportada;