CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Engenharia de Computação (2010) e doutorado em Ciências da Computação (2016) pela Universidade de São Paulo. Em 2017 teve a tese classificada entre as melhores pela Sociedade Brasileira de Computação (SBC) e recebeu o prêmio CAPES de melhor tese em Ciência da Computação do país. Atualmente é Professor Adjunto no Departamento de Ciência da Computação (CIC) da Universidade de Brasília (UnB), em Brasília - Distrito Federal. Tem experiência na área de Ciência da Computação, principalmente em temas relacionados a Aprendizado de Máquina, atuando nas seguintes linhas de pesquisa: detecção de ruídos, meta-aprendizado, fluxo contínuo de dados e processamento de linguagem natural. (Fonte: Currículo Lattes)
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Dados coletados diretamente de sistemas de armazenamento frequentemente apresentam altas taxas de ruídos, por consequência de fatores internos e externos. Esses dados ruidosos, quando utilizados na indução de classificadores por técnicas de aprendizado de máquina, aumentam a complexidade da hipótese obtida, bem como seu tempo de indução, além de poder piorar sua acurácia preditiva. Neste …
O sucesso da aplicação de técnicas de aprendizado de máquina em conjuntos de dados de diversas áreas requer esforços consideráveis para a identificação e tratamento de dados ruidosos. Informações ruidosas são um problema frequente e remete principalmente a coleta, transmissão e armazenamento. A presença desse tipo de informação nos conjuntos de dados podem afetar a complexidade da tarefa …
Diversas áreas do conhecimento tem gasto um tempo considerável compreendendo e tratando dados ruidosos, um dos problemas mais comuns quando nos referimos a coleta, transmissão e armazenamento da informação. No âmbito da computação, esses se fazem presente principalmente nos dados reais coletados dos sistemas de armazenamento, aparecendo em altas taxas. Esses dados ruidosos, quando utiliza…
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