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
Bacharel (2013) em Ciência da Computação pela Universidade Estadual do Centro-Oeste (UNICENTRO) em Guarapuava-PR. Mestre (2016) e Doutor (2020) pelo Programa de Pós-Graduação em Ciências de Computação e Matemática Computacional (PPG-CCMC) do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP) em São Carlos-SP. Entre novembro de 2018 e outubro de 2019 cumpriu período sanduíche na Albert-Ludwigs-Universität Freiburg na Alemanha, com financiamento do programa de cooperação internacional CAPES/DAAD Probral. Tem interesse em Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina. (Fonte: Currículo Lattes)
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Nos últimos anos, técnicas de aprendizado de máquina têm sido extensivamente utilizadas para problemas de bioinformática, devido às suas capacidades para a resolução de problemas complexos por meio do aprendizado de uma função, a partir de exemplos conhecidos, capaz de realizar predições para novos exemplos. Motivado por tais resultados, este projeto tem como objetivo abordar três problem…
Um dos principais assuntos na área de aprendizado de máquina é a análise de agrupamento de dados, em que busca-se encontrar grupos que descrevam um conjunto de objetos de tal modo que as similaridades intra-grupo e a dissimilaridades inter-grupos sejam maximizadas. Em geral, tais técnicas são baseadas em medidas que levam em conta todos os atributos de uma base de dados. Entretanto, em vá…
Análise de agrupamento é um problema fundamental de aprendizado de máquina não supervisionado em que se objetiva determinar categorias que descrevam um conjunto de objetos de acordo com suas similaridades ou inter-relacionamentos. Na formulação tradicional do problema, busca-se por partições ou hierarquias de partições contendo grupos cujos objetos são de alguma forma similares entre si e…
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