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
Doutora em Ciência da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo. Doutorado na área de Mineração de Fluxos Contínuos de Dados aplicado ao ambiente dos jogos computacionais. Mestre em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo, campus de São Carlos. Trabalhou na área de Learning Classifier Systems aplicados a problemas de classificação multirrótulos. É formada Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo, São Carlos. (Fonte: Currículo Lattes)
A detecção de mudança de conceito, tema bastante investigado em Mineração de Fluxos Contínuos de Dados, visa identificar alterações nas propriedades dos dados de entrada. Apesar da existência de inúmeros algoritmos para detecção de mudanças de conceito, não se conhece nenhuma formalização que dê sustentação de que alterações em modelos produzidos à partir de fluxos de dados, de fato, corr…
A aplicação de técnicas de Inteligência Artificial (IA) avançadas têm recebido crescente interesse de desenvolvedores de jogos computacionais. Isso se dá devido à evolução das plataformas utilizadas, proporcionando mais recursos para a sofisticação dos jogos por meio do uso de técnicas de IA. Além disso, os jogos computacionais são capazes de prover ambientes altamente dinâmicos e competi…
A Bioinformática diz respeito à utilização de técnicas e mecanismos computacionais para resolver problemas da Biologia. As bases de dados utilizadas em Bioinformática, obtidas através de técnicas laboratoriais da Biologia e da Medicina, usualmente são utilizadas em tarefas de classificação, em que o principal objetivo é a construção de um modelo a partir de um conjunto de dados de treinam…
| 4 | Bolsas no país concluídas |
| Processos vinculados | |
(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)
| Publicações | 3 |
| Citações | 10 |
| Cit./Artigo | 3,3 |
| Dados do Web of Science | |
VALLIM, ROSANE M. M.; ANDRADE FILHO, JOSE A.; DE MELLO, RODRIGO F.; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.; GAMA, JOAO. Unsupervised density-based behavior change detection in data streams. Intelligent Data Analysis, v. 18, n. 2, p. 181-201, 2014. Citações Web of Science: 3. (10/11250-0)
VALLIM, ROSANE M. M.; DE MELLO, RODRIGO F.. Proposal of a new stability concept to detect changes in unsupervised data streams. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 41, n. 16, p. 7350-7360, NOV 15 2014. Citações Web of Science: 6. (13/16480-1)
VALLIM, ROSANE M. M.; DE MELLO, RODRIGO F.. Unsupervised change detection in data streams: an application in music analysis. PROGRESS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 4, n. 1-2, p. 1-10, DEC 2015. Citações Web of Science: 1. (14/13323-5, 13/16480-1)
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
VALLIM, Rosane Maria Maffei. Sistemas classificadores evolutivos para problemas multirrótulo. 85 f. Dissertação (Mestrado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (07/57998-2)
VALLIM, Rosane Maria Maffei. Mineração de fluxos contínuos de dados para jogos de computador. Tese (Doutorado) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Universidade de São Paulo (USP). São Carlos. (10/11250-0)