Busca avançada
Ano de início
Entree

André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho

CV Lattes GoogleMyCitations ResearcherID ORCID


Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC)  (Instituição-sede da última proposta de pesquisa)
País de origem: Brasil

Professor Titular do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo (ICMC-USP), campus São Carlos , Bolsista de Produtividade em Pesquisa 1A do CNPq e Vice-Presidente da Sociedade Brasileira de Computação (SBC). 

Possui Bacharelado (1987) e Mestrado em Ciência da Computação (1990) pela Universidade Federal de Pernambuco, e doutorado em Electronic Engineering pela University of Kent (1994). Seus principais interesses de pesquisa são Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados e Ciência de Dados, com aplicações em várias áreas. Publicou vários artigos nessas áreas, alguns deles premiados em conferências organizadas por ACM, IEEE and SBC. Escreveu vários livros, entre eles Inteligência Artificial: Uma abordagem de Aprendizado de Máquina, publicado pelo GrupoGen em 2011 e prêmio Jabuti 2012, e A General Introduction to Data Analytics, publicado pela Wiley, em 2018.

Foi Professor Associado na University of Guelph, Canada. Foi ainda Professor Visitante na University of Kent e Pesquisador Visitante na University of Kent e no Alan Turing Institute, UK. Avalia projetos para agências de fomento a pesquisa nacionais, CAPES, CNPq, FAPESP, FACEPE, FAPEMIG e Fundação Serrapilheira, e internacionais, NSERC (Canada), The Leverhulme Trust (Reino Unido), EPSRC Reino Unido), GACR (República Checa), CONICYT (Chile) e MIUR (Itália).

É vice-diretor do ICMC-USP e do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria da USP. É ainda Vice-Coordenador do MBA em Ciência de Dados do ICMC-USP. É também membro do Comitê de Assessoramento de Ciência da Computação do CNPq (CA-CC), de 2018 a 2021, da Rede Ciência para Educação (CpE), do Comitê Diretivo para América Latina e Caribe da International Network for Government Science Advice (INGSA), do Conselho Técnico Científico da Escola de Matemática Aplicada da Fundação Getúlio Vargas (EMAp-FGV), do Conselho Universitário da Universidade de São Paulo, do Comitê Científico do Advanced Institute for Artificial Intelligence (AI2), do Strategy and Partnerships Board of the UKRI Centre for Doctoral Training in Accountable, Responsible and Transparent AI (ART-AI), at University of Bath, UK. (Fonte: Currículo Lattes)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a)
Ciência de dados: o futuro é agora! 
Ciência de dados: o futuro é agora! 
Análise de Redes Sociais 
Análise de Redes Sociais 
La matemática al servicio del aumento de la representatividad en el uso del <i>big data</i> 
Mathematics as a tool to make the use of big data more representative 
Matemática é ferramenta para aumentar representatividade no uso de big data 
Big data pode gerar benefícios políticos, sociais e econômicos 
Big data pode gerar benefícios políticos, sociais e econômicos 
Semana da Ciência: da geração à aplicação do conhecimento 
Semana da Ciência: da geração à aplicação do conhecimento 
Aplicativo para diminuir acidentes de trânsito vence Renault Experience 
Aplicativo para diminuir acidentes de trânsito vence Renault Experience 
Escola de Aprendizado de Máquina Automático em Ciência de Dados  
Escola de Aprendizado de Máquina Automático em Ciência de Dados  
Prêmio Capes de Tese de 2017 anuncia vencedores 
Prêmio Capes de Tese de 2017 anuncia vencedores 
Pós-doutorado em Aprendizado de Máquina com Bolsa da FAPESP 
Pós-doutorado em Aprendizado de Máquina com Bolsa da FAPESP 
FAPESP e IBM divulgam resultado de chamada na área de computação cognitiva 
FAPESP e IBM divulgam resultado de chamada na área de computação cognitiva 
Programa de computador mimetiza evolução humana 
Programa de computador mimetiza evolução humana 
Matéria(s) publicada(s) no Pesquisa para Inovação FAPESP sobre o(a) pesquisador(a):
Análise de Redes Sociais 
Análise de Redes Sociais 
Big data pode gerar benefícios políticos, sociais e econômicos 
Big data pode gerar benefícios políticos, sociais e econômicos 
Auxílios à pesquisa
Bolsas no país
Bolsas no Exterior
Apoio FAPESP em números * Quantidades atualizadas em 17/10/2020
Colaboradores mais frequentes em auxílios e bolsas FAPESP
Contate o Pesquisador

Este canal da BV/FAPESP deve ser utilizado tão somente para mensagens, referentes aos projetos científicos financiados pela FAPESP.


 

 

 

 

Palavras-chave utilizadas pelo pesquisador
Agrupamento de dados Algoritmos evolutivos Algoritmos genéticos Algoritmos Análise de dados Análise de sequência com séries de oligonucleotídeos Análise de sequência de RNA Aplicativos móveis Aprendizado computacional Aprendizagem profunda Aprendizagem Ataques a computadores Bases de dados Biologia computacional Biologia molecular Biometria Caracterização Cidades inteligentes Ciência da Computação Ciência de dados Ciência Ciências Exatas e da Terra Classificação de dados Classificação hierárquica Classificação Coleta de dados Computação bioinspirada Computação evolutiva Computação urbana Computação Controle de ruídos Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos Engenharia Elétrica Engenharia de software Engenharias Eventos científicos e de divulgação Expressão gênica Fluxo de dados Fuzzy (inteligência artificial) Genética Genomas Indústria agrícola Indústrias Inteligência artificial Inteligência computacional Intercâmbio de pesquisadores Interface usuário-computador Máquinas de vetores de suporte Matemática Aplicada Matemática Meta-heurística Metodologia e Técnicas da Computação Microbiota Mineração de dados Mobilidade Modelagem Modelos de aprendizagem Modelos estatísticos Modelos matemáticos Neoplasias Oftalmologia Previsão (análise de séries temporais) RNAs não codificadores Raciocínio baseado em casos Reconhecimento de padrões Redes bayesianas Redes neurais (computação) Redes neurais Regulação da expressão gênica Robôs móveis Robôs Robótica Ruído Segurança de redes Sistemas CRISPR-Cas Sistemas Elétricos de Potência Sistemas de Computação Sistemas de informação Sistemas híbridos Sistemas imunológicos artificiais Tecnologia Teoria da computação Trajetória Transferência de tecnologia Visão computacional Visualização de dados Workshops
Videos relacionados aos auxílios à pesquisa e bolsas

Big data e machine learning


Publicado em 29 de abril de 2019 - Agência FAPESP. Os dados têm valor e, se bem explorados, podem gerar benefícios políticos, sociais e econômicos. Mas, se por um lado há uma infinidade de dados disponíveis para serem coletados e trabalhados, por outro há uma imensa demanda reprimida no Brasil por profissionais da área de computação. A avaliação foi feita no dia 22 de abril, na Assembleia Legislativa de São Paulo (Alesp), por pesquisadores participantes do segundo evento do Ciclo de Palestras ILP-FAPESP 2019, que teve como tema Big data e Machine learning. O ciclo é uma parceria entre o Instituto do Legislativo Paulista (ILP) e a FAPESP.

Publicações resultantes de Auxílios e Bolsas sob responsabilidade do(a) pesquisador(a) (30)

(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)

Publicações28
Citações60
Cit./Artigo2,1
Dados do Web of Science

PIMENTEL, BRUNO ALMEIDA; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.. A Meta-learning approach for recommending the number of clusters for clustering algorithms. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, v. 195, . Citações Web of Science: 0. (16/18615-0, 17/20265-0, 12/22608-8)

TINOS, RENATO; YANG, SHENGXIANG. A framework for inducing artificial changes in optimization problems. INFORMATION SCIENCES, v. 485, p. 486-504, . Citações Web of Science: 0. (16/18615-0, 15/06462-1, 13/07375-0)

VERDECIA-CABRERA, ALBERTO; BLANCO, ISVANI FRIAS; CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.. An online adaptive classifier ensemble for mining non-stationary data streams. Intelligent Data Analysis, v. 22, n. 4, p. 787-806, . Citações Web of Science: 0. (15/03355-0, 13/07375-0)

BARBON, ANA PAULA A. C.; BARBON, JR., SYLVIO; MANTOVANI, RAFAEL GOMES; FUZYI, ESTEFANIA MAYUMI; PERES, LOUISE MANHA; BRIDI, ANA MARIA. Storage time prediction of pork by Computational Intelligence. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, v. 127, p. 368-375, . Citações Web of Science: 12. (12/23114-9)

BARROS, RODRIGO C.; BASGALUPP, MARCIO P.; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.. Investigating fitness functions for a hyper-heuristic evolutionary algorithm in the context of balanced and imbalanced data classification. Genetic Programming and Evolvable Machines, v. 16, n. 3, p. 241-281, . Citações Web of Science: 1. (09/14325-3)

PISANI, PAULO HENRIQUE; LORENA, ANA CAROLINA; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.. Adaptive Biometric Systems Using Ensembles. IEEE INTELLIGENT SYSTEMS, v. 33, n. 2, p. 19-28, . Citações Web of Science: 1. (13/07375-0, 12/25032-0, 12/22608-8)

DEBIASO ROSSI, ANDRE LUIS; DE SOUZA, BRUNO FERES; SOARES, CARLOS; DE LEON FERREIRA DE CARVALHO, ANDRE CARLOS PONCE. A guidance of data stream characterization for meta-learning. Intelligent Data Analysis, v. 21, n. 4, p. 1015-1035, . Citações Web of Science: 1. (08/11569-6)

PIMENTEL, BRUNO ALMEIDA; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.. A new data characterization for selecting clustering algorithms using meta-learning. INFORMATION SCIENCES, v. 477, p. 203-219, . Citações Web of Science: 2. (16/18615-0, 13/07375-0, 17/20265-0)

BARROS, RODRIGO C.; BASGALUPP, MARCIO P.; FREITAS, ALEX A.; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.. Evolutionary Design of Decision-Tree Algorithms Tailored to Microarray Gene Expression Data Sets. IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, v. 18, n. 6, p. 873-892, . Citações Web of Science: 18. (09/14325-3)

ALCOBACA, EDESIO; MASTELINI, SAULO MARTIELLO; BOTARI, TIAGO; PIMENTEL, BRUNO ALMEIDA; CASSAR, DANIEL ROBERTO; DE LEON FERREIRA DE CARVALHO, ANDRE CARLOS PONCE; ZANOTTO, EDGAR DUTRA. Explainable Machine Learning Algorithms For Predicting Glass Transition Temperatures. ACTA MATERIALIA, v. 188, p. 92-100, . Citações Web of Science: 0. (17/12491-0, 13/07375-0, 18/07319-6, 17/06161-7, 17/20265-0, 13/07793-6, 18/14819-5)

TINOS, RENATO; WHITLEY, DARRELL; OCHOA, GABRIELA. A New Generalized Partition Crossover for the Traveling Salesman Problem: Tunneling between Local Optima. EVOLUTIONARY COMPUTATION, v. 28, n. 2, p. 255-288, . Citações Web of Science: 0. (16/18615-0, 15/06462-1, 13/07375-0)

RIVOLLI, ADRIANO; READ, JESSE; SOARES, CARLOS; PFAHRINGER, BERNHARD; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.. An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning. MACHINE LEARNING, v. 109, n. 8, . Citações Web of Science: 0. (16/18615-0, 13/07375-0, 12/22608-8)

ALCOBACA, EDESIO; SIQUEIRA, FELIPE; RIVOLLI, ADRIANO; GARCIA, LUIS P. F.; OLIVA, JEFFERSON T.; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.. MFE: Towards reproducible meta-feature extraction. JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH, v. 21, . Citações Web of Science: 0. (16/18615-0, 18/14819-5, 13/07375-0)

PADILHA, VICTOR ALEXANDRE; DE LEON FERREIRA DE CARVALHO, ANDRE CARLOS PONCE. Experimental correlation analysis of bicluster coherence measures and gene ontology information. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 85, . Citações Web of Science: 0. (16/18615-0, 13/07375-0, 17/02975-0)

AGUIAR, GABRIEL JONAS; MANTOVANI, RAFAEL GOMES; MASTELINI, SAULO M.; DE CARVALHO, ANDRE C. P. F. L.; CAMPOS, GABRIEL F. C.; BARBON JUNIOR, SYLVIO. A meta-learning approach for selecting image segmentation algorithm. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 128, p. 480-487, . Citações Web of Science: 0. (16/18615-0, 12/23114-9, 13/07375-0, 18/07319-6)

MANTOVANI, RAFAEL G.; ROSSI, ANDRE L. D.; ALCOBACA, EDESIO; VANSCHOREN, JOAQUIN; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.. A meta-learning recommender system for hyperparameter tuning: Predicting when tuning improves SVM classifiers. INFORMATION SCIENCES, v. 501, p. 193-221, . Citações Web of Science: 0. (12/23114-9, 15/03986-0, 18/14819-5)

PISANI, PAULO HENRIQUE; MHENNI, ABIR; GIOT, ROMAIN; CHERRIER, ESTELLE; POH, NORMAN; DE LEON FERREIRA DE CARVALHO, ANDRE CARLOS PONCE; ROSENBERGER, CHRISTOPHE; BEN AMARA, NAJOUA ESSOUKRI. Adaptive Biometric Systems: Review and Perspectives. ACM COMPUTING SURVEYS, v. 52, n. 5, . Citações Web of Science: 0. (13/07375-0, 12/25032-0)

SPADON, GABRIEL; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.; RODRIGUES-JR, JOSE F.; ALVES, LUIZ G. A.. Reconstructing commuters network using machine learning and urban indicators. SCIENTIFIC REPORTS, v. 9, . Citações Web of Science: 0. (16/17078-0, 17/08376-0, 19/04461-9, 13/07375-0, 16/16987-7, 16/18615-0, 14/25337-0)

GARCIA, LUIS P. F.; LEHMANN, JENS; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.; LORENA, ANA C.. New label noise injection methods for the evaluation of noise filters. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, v. 163, p. 693-704, . Citações Web of Science: 0. (16/18615-0, 13/07375-0, 12/22608-8)

PADILHA, VICTOR A.; ALKHNBASHI, OMER S.; SHAH, SHIRAZ A.; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.; BACKOFEN, ROLF. CRISPRcasIdentifier: Machine learning for accurate identification and classification of CRISPR-Cas systems. GIGASCIENCE, v. 9, n. 6, . Citações Web of Science: 0. (16/18615-0, 13/07375-0, 19/21300-9)

BARROS, RODRIGO C.; BASGALUPP, MARCIO P.; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.. Investigating fitness functions for a hyper-heuristic evolutionary algorithm in the context of balanced and imbalanced data classification. Genetic Programming and Evolvable Machines, v. 16, n. 3, p. 241-281, . Citações Web of Science: 1. (09/14325-3)

PISANI, PAULO HENRIQUE; LORENA, ANA CAROLINA; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.. Adaptive Biometric Systems Using Ensembles. IEEE INTELLIGENT SYSTEMS, v. 33, n. 2, p. 19-28, . Citações Web of Science: 1. (13/07375-0, 12/25032-0, 12/22608-8)

DEBIASO ROSSI, ANDRE LUIS; DE SOUZA, BRUNO FERES; SOARES, CARLOS; DE LEON FERREIRA DE CARVALHO, ANDRE CARLOS PONCE. A guidance of data stream characterization for meta-learning. Intelligent Data Analysis, v. 21, n. 4, p. 1015-1035, . Citações Web of Science: 1. (08/11569-6)

PIMENTEL, BRUNO ALMEIDA; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.. A new data characterization for selecting clustering algorithms using meta-learning. INFORMATION SCIENCES, v. 477, p. 203-219, . Citações Web of Science: 2. (16/18615-0, 13/07375-0, 17/20265-0)

BARROS, RODRIGO C.; BASGALUPP, MARCIO P.; FREITAS, ALEX A.; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.. Evolutionary Design of Decision-Tree Algorithms Tailored to Microarray Gene Expression Data Sets. IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, v. 18, n. 6, p. 873-892, . Citações Web of Science: 18. (09/14325-3)

ALCOBACA, EDESIO; MASTELINI, SAULO MARTIELLO; BOTARI, TIAGO; PIMENTEL, BRUNO ALMEIDA; CASSAR, DANIEL ROBERTO; DE LEON FERREIRA DE CARVALHO, ANDRE CARLOS PONCE; ZANOTTO, EDGAR DUTRA. Explainable Machine Learning Algorithms For Predicting Glass Transition Temperatures. ACTA MATERIALIA, v. 188, p. 92-100, . Citações Web of Science: 0. (17/12491-0, 13/07375-0, 18/07319-6, 17/06161-7, 17/20265-0, 13/07793-6, 18/14819-5)

TINOS, RENATO; WHITLEY, DARRELL; OCHOA, GABRIELA. A New Generalized Partition Crossover for the Traveling Salesman Problem: Tunneling between Local Optima. EVOLUTIONARY COMPUTATION, v. 28, n. 2, p. 255-288, . Citações Web of Science: 0. (16/18615-0, 15/06462-1, 13/07375-0)

RIVOLLI, ADRIANO; READ, JESSE; SOARES, CARLOS; PFAHRINGER, BERNHARD; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.. An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning. MACHINE LEARNING, v. 109, n. 8, . Citações Web of Science: 0. (16/18615-0, 13/07375-0, 12/22608-8)

ALCOBACA, EDESIO; SIQUEIRA, FELIPE; RIVOLLI, ADRIANO; GARCIA, LUIS P. F.; OLIVA, JEFFERSON T.; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.. MFE: Towards reproducible meta-feature extraction. JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH, v. 21, . Citações Web of Science: 0. (16/18615-0, 18/14819-5, 13/07375-0)

PADILHA, VICTOR ALEXANDRE; DE LEON FERREIRA DE CARVALHO, ANDRE CARLOS PONCE. Experimental correlation analysis of bicluster coherence measures and gene ontology information. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 85, . Citações Web of Science: 0. (16/18615-0, 13/07375-0, 17/02975-0)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

LORENA, Ana Carolina. "Investigação de estratégias para a geração de máquinas de vetores de suporte multiclasses". Tese (Doutorado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (02/00969-7

COSTA, Eduardo de Paula. Investigação de técnicas de classificação hierárquica para problemas de bioinformática. Dissertação (Mestrado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (06/02356-3

MANTOVANI, Rafael Gomes. Uso de meta-aprendizado para o ajuste de hiper-parâmetros em problemas de classificação. Tese (Doutorado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (12/23114-9

PISANI, Paulo Henrique. Biometria em um contexto de fluxo de dados. Tese (Doutorado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (12/25032-0

SOUZA, Bruno Feres de. Meta-aprendizagem aplicada à classificação de dados de expressão gênica. Tese (Doutorado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (06/06714-1

BIANCHI, Rodrigo Elias. Extração de conhecimento simbólico em técnicas de aprendizado de máquina caixa-preta por similaridade de rankings. Tese (Doutorado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (03/00099-5

BASGALUPP, Márcio Porto. LEGAL-Tree: um algoritmo genético multi-objetivo para indução de árvores de decisão. Tese (Doutorado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (06/04751-7

ROSSET, Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento. Metaheurísticas para o problema de agrupamento de dados em grafo. Tese (Doutorado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (06/04961-1

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

BARROS, Rodrigo Coelho. Sobre o projeto automático de algoritmos de indução de árvores de decisão. Tese (Doutorado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (09/14325-3

ROSSI, André Luis Debiaso. Meta-aprendizado aplicado a fluxos contínuos de dados. Tese (Doutorado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (08/11569-6

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

SOVAT, Ricardo Barz. Uma abordagem híbrida baseada em casos e redes neurais. Uma aplicação: escolha e configuração de modelos de redes neurais. Tese (Doutorado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (98/06519-6

SOUSA, Humberto Costa de. Um Framework para criação e simulação de Redes Neurais Artificiais utilizando Component Object Model. Dissertação (Mestrado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (98/13395-1

BIANCHI, Rodrigo Elias. Extração de conhecimento simbólico em técnicas de aprendizado de máquina caixa-preta por similaridade de rankings. Tese (Doutorado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (03/00099-5

ROSSET, Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento. Metaheurísticas para o problema de agrupamento de dados em grafo. Tese (Doutorado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (06/04961-1

SOUZA, Bruno Feres de. Meta-aprendizagem aplicada à classificação de dados de expressão gênica. Tese (Doutorado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (06/06714-1

BASGALUPP, Márcio Porto. LEGAL-Tree: um algoritmo genético multi-objetivo para indução de árvores de decisão. Tese (Doutorado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (06/04751-7

PISANI, Paulo Henrique. Biometria em um contexto de fluxo de dados. Tese (Doutorado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (12/25032-0

MANTOVANI, Rafael Gomes. Uso de meta-aprendizado para o ajuste de hiper-parâmetros em problemas de classificação. Tese (Doutorado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (12/23114-9

CERRI, Ricardo. Redes neurais e algoritmos genéticos para problemas de classificação hierárquica multirrótulo. Tese (Doutorado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (09/17401-2

ROSSI, André Luis Debiaso. Meta-aprendizado aplicado a fluxos contínuos de dados. Tese (Doutorado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (08/11569-6

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

SOVAT, Ricardo Barz. Uma abordagem híbrida baseada em casos e redes neurais. Uma aplicação: escolha e configuração de modelos de redes neurais. Tese (Doutorado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (98/06519-6

Por favor, reporte erros na informação da página do pesquisador escrevendo para: cdi@fapesp.br.
X

Reporte um problema na página


Detalhes do problema: