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Ricardo Cerri

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Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET)  (Instituição-sede da última proposta de pesquisa)
País de origem: Brasil

Ricardo Cerri obteve seu doutorado em Ciência da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (ICMC/USP/Brasil), trabalhando com Redes Neurais e Algoritmos Genéticos para Problemas Hierárquicos e Multirrótulo. Durante seu doutorado, desenvolveu parte de suas pesquisas nas universidades de Surrey e Kent, ambas no Reino Unido. Sua tese de doutorado foi a segunda melhor tese de doutorado no Concurso Brasileiro de Teses em Inteligência Artificial, promovido pela Sociedade Brasileira de Computação (2014). Tem experiência trabalhando principalmente com os temas Bioinformática e Aprendizado de Máquina, com foco especial em métodos avançados para classificação e regressão de dados com múltiplas saídas e saídas estruturadas (multi-output learning / hierarchical / multi-label / multi-target). Atualmente, ocupa o cargo de Professor Adjunto no Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar/Brasil), liderando o grupo de pesquisa em Bioinformática e Aprendizado de Máquina (BioMal - www.biomal.ufscar.br), supervisionando estudantes de graduação e pós-graduação. Também é Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 2. Tem colaborações internacionais em andamento com parceiros da Universidade de Kent (Reino Unido), Universidade de Surrey (Reino Unido), Universidade de Nottingham (Reino Unido), Universidade do Porto (Portugal) e KU Leuven (Bélgica), além de várias colaborações nacionais. Atua como revisor de periódicos e conferências nacionais e internacionais, além de atuar no comitê de programa de diferentes conferências e workshops no Brasil e exterior. De 2019 a 2020, realizou pesquisa de pós-doutorado no Laboratório de Inteligência Artificial e Suporte à Decisão (LIAAD) da Universidade do Porto (Portugal), trabalhando com classificação multirrótulo em fluxos contínuos de dados. (Fonte: Currículo Lattes)

Auxílios à pesquisa
Bolsas no país
Bolsas no Exterior
Apoio FAPESP em números * Quantidades atualizadas em 10/04/2021
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Palavras-chave utilizadas pelo pesquisador
Publicações resultantes de Auxílios e Bolsas sob responsabilidade do(a) pesquisador(a) (5)

(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)

Publicações7
Citações17
Cit./Artigo2,4
Dados do Web of Science

CERRI, RICARDO; BARROS, RODRIGO C.; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.; JIN, YAOCHU. Reduction strategies for hierarchical multi-label classification in protein function prediction. BMC Bioinformatics, v. 17, . Citações Web of Science: 12. (15/14300-1)

NAKANO, FELIPE KENJI; CERRI, RICARDO; VENS, CELINE. Active learning for hierarchical multi-label classification. DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, v. 34, n. 5, SI, . Citações Web of Science: 0. (16/12489-2, 17/19264-9)

SCHIETGAT, LEANDER; VENS, CELINE; CERRI, RICARDO; FISCHER, CARLOS N.; COSTA, EDUARDO; RAMON, JAN; CARARETO, CLAUDIA M. A.; BLOCKEEL, HENDRIK. A machine learning based framework to identify and classify long terminal repeat retrotransposons. PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY, v. 14, n. 4, . Citações Web of Science: 3. (13/15070-4, 15/14300-1, 12/24774-2)

CERRI, RICARDO; BASGALUPP, MARCIO P.; BARROS, RODRIGO C.; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.. Inducing Hierarchical Multi-label Classification rules with Genetic Algorithms. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 77, p. 584-604, . Citações Web of Science: 1. (15/14300-1, 16/50457-5)

MIRANDA, THIAGO ZAFALON; SARDINHA, DIORGE BROGNARA; CERRI, RICARDO. Preventing the generation of inconsistent sets of crisp classification rules. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 165, . Citações Web of Science: 0. (16/50457-5)

Publicações acadêmicas

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

CERRI, Ricardo. Técnicas de classificação hierárquica multirrótulo. Dissertação (Mestrado) -  Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.  Universidade de São Paulo (USP).  São Carlos.  (08/01999-3

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

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