Diversas aplicações são responsáveis por gerar dados ao longo do tempo de maneira contínua, ordenada e ininterrupta em um ambiente dinâmico, denominados fluxo de dados. Entre possíveis tarefas que podem ser realizadas com estes dados, classificação é uma das mais proeminentes. Devido à natureza não estacionária do ambiente responsável por gerar os dados, as características que descrevem os conceitos das classes do problema de classificação podem se alterar ao longo do tempo. Por isso, classificadores de fluxo de dados requerem constantes atualizações em seus modelos para que a taxa de acerto se mantenha estável ao longo do tempo. Na etapa de atualização a maior parte das abordagens considera que, após a predição de cada exemplo, o seu rótulo correto é imediatamente disponibilizado sem qualquer atraso de tempo (latência nula). Devido aos altos custos do processo de rotulação, os rótulos corretos nem sempre podem ser obtidos para a maior parte dos dados ou são obtidos após um considerável atraso de tempo. No caso mais desafiador, encontram-se as aplicações em que após a etapa de classificação dos exemplos, os seus respectivos rótulos corretos nunca sã disponibilizados para o algoritmo, caso chamado de latência extrema. Neste cenário, não é possível o uso de abordagens tradicionais, sendo necessário o desenvolvimento de novos métodos que sejam capazes de manter um modelo de classificação atualizado mesmo na ausência de dados rotulados. Nesta tese, além de discutir o problema de latência na tarefa de classificação de fluxo de dados não estacionários, negligenciado por boa parte da literatura, também sã propostos dois algoritmos denominados SCARGC e MClassification para o cenário de latência extrema. Ambas as propostas se baseiam no uso de técnicas de agrupamento para a adaptação à mudanças de maneira não supervisionada. Os algoritmos propostos são intuitivos, simples e apresentam resultados superiores ou equivalentes a outros algoritmos da literatura em avaliações com dados sintéticos e reais, tanto em termos de acurácia de classificação como em tempo computacional. Aléem de buscar o avanço no estado-da-arte na área de aprendizado em fluxo de dados, este trabalho também apresenta contribuições para uma importante aplicação tecnológica com impacto social e na saúde pública. Especificamente, explorou-se um sensor óptico para a identificação automática de espécies de insetos a partir da análise de informações provenientes do batimento de asas dos insetos. Para a descrição dos dados, foi verificado que os coeficientes Mel-cepstrais apresentaram os melhores resultados entre as diferentes técnicas de processamento digital de sinais avaliadas. Este sensor é um exemplo concreto de aplicação responsável por gerar um fluxo de dados em que é necessário realizar classificações em tempo real. Durante a etapa de classificação, este sensor exige a adaptação a possíveis variações em condições ambientais, responsáveis por alterar o comportamento dos insetos ao longo do tempo. Para lidar com este problema, é proposto um Sistema com Múltiplos Classificadores que realiza a seleção dinâmica do classificador mais adequado de acordo com características de cada exemplo de teste. Em avaliações com mudanças pouco significativas nas condições ambientais, foi possível obter uma acurácia de classificação próxima de 90%, no cenário com múltiplas classes e, cerca de 95% para a identificação da espécie Aedes aegypti, considerando o treinamento com uma única classe. No cenário com mudanças significativas nos dados, foi possível obter 91% de acurácia em um problema com 5 classes e 96% para a classificação de insetos vetores de importantes doenças como dengue e zika vírus.

Many applications are able to generate data continuously over t ime in an ordered and uninterrupted way in a dynamic environment , called data streams. Among possible tasks that can be performed with these data, classification is one of the most prominent . Due to non-stationarity of the environment that generates the data, the features that describe the concepts of the classes can change over time. Thus, the classifiers that deal with data streams require constants updates in their classification models to maintain a stable accuracy over time. In the update phase, most of the approaches assume that after the classification of each example from the stream, their actual class label is available without any t ime delay (zero latency). Given the high label costs, it is more reasonable to consider that this delay could vary for the most portion of the data. In the more challenging case, there are applications with extreme latency, where in after the classification of the examples, heir actual class labels are never available to the algorithm. In this scenario, it is not possible to use traditional approaches. Thus, there is the need of new methods that are able to maintain a classification model updated in the absence of labeled data. In this thesis, besides to discuss the problem of latency to obtain actual labels in data stream classification problems, neglected by most of the works, we also propose two new algorithms to deal with extreme latency, called SCARGC and MClassification. Both algorithms are based on the use of clustering approaches to adapt to changes in an unsupervised way. The proposed algorithms are intuitive, simpleand showed superior or equivalent results in terms of accuracy and computation time compared to other approaches from literature in an evaluation on synthetic and real data. In addition to the advance in the state-of-the-art in the stream learning area, this thesis also presents contributions to an important technological application with social and public health impacts. Specifically, it was studied an optical sensor to automatically identify insect species by the means of the analysis of information coming from wing beat of insects. To describe the data, we conclude that the Mel-cepst ral coefficients guide to the best results among different evaluated digital signal processing techniques. This sensor is a concrete example of an applicat ion that generates a data st ream for which it is necessary to perform real-time classification. During the classification phase, this sensor must adapt their classification model to possible variat ions in environmental conditions, responsible for changing the behavior of insects. To address this problem, we propose a System with Multiple Classifiers that dynamically selects the most adequate classifier according to characteristics of each test example. In evaluations with minor changes in the environmental conditions, we achieved a classification accuracy close to 90% in a scenario with multiple classes and 95% when identifying Aedes aegypti species considering the training phase with only the positive class. In the scenario with considerable changes in the environmental conditions, we achieved 91% of accuracy considering 5 species and 96% to classify vector mosquitoes of important diseases as dengue and zika virus.