CV Lattes
Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Formado em Ciência da Computação no ICMC-USP, com ênfase em Inteligência Artificial, Visão Computacional e Aprendizado de Máquina. Fazendo Mestrado no Instituto de Matemática e Estatística da USP. Trabalhou como estagiário de pesquisa no Centre for Vision, Speech and Signal Processing da Universidade de Surrey - Reino Unido. Trabalhou como estagiário de pesquisa no IBM Brazil Research Lab, na equipe de Visual Analytics. (Fonte: Currículo Lattes)
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A segmentação e reconhecimento em imagens médicas de fetos e crianças, assim como indivíduos anormais (por exemplo, pacientes com ausência de órgãos após cirurgia), apresenta desafios importantes. Um dos principais motivos para isto é o fato de que a maior parte dos métodos no estado-da-arte foram desenvolvidos e aplicados a modelos e dados padronizados (tipicamente adultos). Desafios sim…
A abordagem de aprendizagem incremental requer o acúmulo dinâmico da informação extraída das observações. Esse tipo de aprendizagem é importante em aplicações onde as observações não estão disponíveis para geração do classificador desde o início, sendo necessárias múltiplas execuções do algoritmo de treinamento. O classificador floresta de caminhos ótimos (OPF) vem sendo utilizado recente…
Detecção de anomalia é o problema de encontrar padrões com um comportamento não esperado. Técnicas baseadas em classificação são usualmente boas escolhas nesse cenário, mas requerem dados rotulados suficientes tanto da classe normal quanto anômala. Nesse projeto focaremos em um método que modela relações entre exemplos no espaço de características, utilizando um modelo de floresta de cami…
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