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. 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). De 2015 a 2024 ocupou o cargo de Professor Adjunto no Departamento de 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 diversas colaborações internacionais em andamento, 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. Também faz parte do corpo editorial de periódicos internacionais. 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. Atualmente é Professor Assistente Doutor no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo. (Fonte: Currículo Lattes)
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O Aprendizado de Máquina Automático (AutoML) é um campo de pesquisa emergente que visa encontrar soluções automáticas de Aprendizado de Máquina (AM) para vários problems. Usando recursos computacionais limitados, o AutoML automatiza a construção de pipelines de AM, incluindo preparação de dados, engenharia de atributos, geração de modelos e tarefas de avaliação de modelos. O AutoML pode p…
Fluxos contínuos de dados (FCDs) são sequências de dados de tamanho ilimitado, geradas de forma contínua, não-estacionária, e em muitos casos, em alta velocidade. Por esse fluxo ser potencialmente infinito, os dados não podem ser armazenados em memória, obrigando um exemplo a ser processado uma única vez e descartado. Várias aplicações do mundo real geram grandes quantidades de dados em u…
O objetivo desse projeto é fornecer uma série de marcadores moleculares e de genes candidatos, ambos associados à produtividade de grão para auxiliar no desenvolvimento de novas linhagens e cultivares comerciais de arroz. Para isso, o projeto utilizará dois bancos de dados da Coleção Nuclear de Arroz da Embrapa, um fenotípico, gerado a partir de uma série de nove experimentos de campo ond…
Na classificação convencional, um exemplo pode ser classificado em apenas uma dentre duas ou mais classes. Esses problemas são conhecidos como problemas simples-rótulo. Entretanto, há problemas mais complexos nos quais exemplos podem ser classificados em duas ou mais classes simultaneamente. Esses são conhecidos na literatura de Aprendizado de Máquina como problemas de classificação multi…
Um grande desafio na tarefa de detecção de novidade em problema de classificação multirrótulo em fluxos contínuos de dados é como medir o desempenho dos algoritmos. Avaliar eficazmente algoritmos de detecção de novidade é crucial para garantir precisão e confiabilidade nos resultados. Metodologias recentes não penalizam quando muitos padrões novidade são identificados para representar uma…
Os RNAs associados com a proteína PIWI (piRNAs) são uma classe de pequenos RNAs não codificantes que estão presentes em abundância no corpo humano. Eles desempenham um papel fundamental na regulação da expressão gênica, desenvolvimento embrionário e diferenciação celular. Além disso, um grande número de estudos recentes mostra a participação dos piRNAs em diversas doenças como tumores, in…
Em cenários de fluxos contínuos de dados, a classificação enfrenta desafios que o aprendizado em lote não possui, como evoluções de conceito e mudanças de conceito, de forma que a detecção de novidade é uma tarefa necessária. A classificação multirrótulo em fluxos contínuos de dados, ainda pouco investigada, traz ainda mais desafios, sobretudo em contextos com latência infinita de rótulos…
RNAs longos não codificantes (lncRNAs) são RNAs com mais de 200 nucleotídeos e que não são traduzidos em proteínas. Estes apresentam importante papel em diversas atividades vitais. Em paralelo, um número crescente de estudos têm revelado associações entre expressões anormais destes RNAs e doenças humanas. Assim, diversas abordagens biotecnológicas têm sido usadas para identificação e dete…
Polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs) são variações em uma única posição na cadeia de nucleotídeos onde é formado o DNA. Visto que se trata de uma alteração genética, SNPs são de extrema importância para o estudo da saúde humana. Por meio deles é possível por exemplo predizer as respostas de indivíduos a determinados medicamentos, e buscar genes relacionados a doenças hereditárias em …
Fluxo contínuo de dados (FCDs) são sequências de dados de tamanho ilimitado, geradas de forma contínua, não-estacionária, e em muitos casos, em alta velocidade. Detecção de novidade é uma tarefa de classificação que consiste em reconhecer que um exemplo ou conjunto de exemplos em um fluxo de dados diferem significativamente de conceitos conhecidos. Essa é uma importante tarefa para FCDs, …
RNAs não codificantes longos (lncRNAs) são sequências de RNA com mais de 200 nucleotídeos que não são traduzidas em proteínas funcionais. Os LncRNAs desempenham um papel crucial em diversas atividades vitais; portanto, as disfunções dos lncRNAs estão associadas a uma ampla gama de doenças. Assim, é importante identificar e detectar lncRNAs, essenciais para o diagnóstico e terapia de doenç…
Polimorfismo de nucleotídeo único (SNP) é a variação em uma única posição de uma cadeia de nucleotídeos onde o DNA é formado. A relação de SNPs com fenótipos é pertinente no entendimento da base genética para a saúde humana e na investigação dos genomas. Sendo assim, as informações fornecidas pelos SNPs permitem prever as respostas de um indivíduo a determinados medicamentos, bem como a b…
Fluxos contínuos de dados (FCD) são sequências de dados de tamanho ilimitado, geradas de forma contínua, não-estacionária, e em muitos casos, em alta velocidade. Várias aplicações do mundo real geram grandes quantidades de dados em um fluxo contínuo, e a tendência é que com a evolução da Tecnologia da Informação, mais dados sejam gerados e coletados constantemente. Isso evidencia a relevâ…
CV Lattes
ORCID