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Consolidando Métodos de Aprendizado de Máquina no Contexto do MiVisBD

Processo: 19/04660-1
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Data de Início da vigência: 01 de maio de 2019
Data de Término da vigência: 30 de abril de 2021
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Agma Juci Machado Traina
Beneficiário:Christian Cesar Bones
Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:16/17078-0 - Mineração, indexação e visualização de Big Data no contexto de sistemas de apoio à decisão clínica (MIVisBD), AP.TEM
Assunto(s):Big data
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Análise e Validação de Métodos de AM no contexto clínico | Apoio de Aprendizado de Máquina para Bases de Dados | Bases de Dados Médicos | big data | Integração de algoritmos | Integração de Métodos de Aprendizado de Máquina | Aprendizado de Máquina e Bases de Dados

Resumo

The objective of the work is to develop the machine learning algorithms andmethods being proposed in the project in an efficient platform integrating R, Python andC++. The algorithms are developed by the students and researchers of the project intraditional machine learning (ML) platforms (such as Weka), and efficiency (time ofexecution) is not a goal for the students, when making the work for their Dissertations,since development time is usually a larger concern in Master and PhD courses duration.Moreover, since one of the objectives of MiVisBD is to train new personnel to use thenew techniques developed in the project, it is interesting to have them in a Web platform.Therefore, this work also aims at creating a Web system that integrates the new developments accessible in the web.

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
LINHARES, CLAUDIO D. G.; LIMA, DANIEL M.; BONES, CHRISTIAN C.; REBELO, MARINA F. S.; GUTIERREZ, MARCO A.; TRAINA JR, CAETANO; TRAINA, AGMA J. M.; ALMEIDA, JR; GONZALEZ, AR; SHEN, L; et al. I-CovidVis - A Visual Analytics Tool for Interoperable Healthcare Databases using Graphs. 2021 IEEE 34TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS (CBMS), v. N/A, p. 6-pg., . (20/07200-9, 16/17078-0, 19/04660-1, 20/10049-0)
CLEMENTINO JR, JOSE M.; BONES, CHRISTIAN C.; FAICAL, BRUNO S.; LINARES, OSCAR C.; LIMA, DANIEL M.; GUTIERREZ, MARCO A.; TRAINA JR, CAETANO; TRAINA, AGMA J. M.; DEHERRERA, AGS; GONZALEZ, AR; et al. Bag-of-Attributes Representation: a Vector Space Model for Electronic Health Records Analysis in OMOP. 2020 IEEE 33RD INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS(CBMS 2020), v. N/A, p. 6-pg., . (18/06228-7, 16/17078-0, 20/07200-9, 19/04660-1, 18/06074-0)
CLEMENTINO, JOSE M., JR.; FAICAL, BRUNO S.; BONES, CHRISTIAN C.; TRAINA, CAETANO, JR.; GUTIERREZ, MARCO A.; TRAINA, AGMA J. M.; ALMEIDA, JR; GONZALEZ, AR; SHEN, L; KANE, B; et al. Multilevel Clustering Explainer: An Explainable Approach to Electronic Health Records. 2021 IEEE 34TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS (CBMS), v. N/A, p. 6-pg., . (20/07200-9, 16/17078-0, 18/06074-0, 19/04660-1, 18/06228-7)