CV Lattes
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 em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Mato Grosso (2013), Mestre (2015) e Doutor (2019) em Ciências de Computação e Matemática Computacional (PPg-CCMC - CAPES 7) pela Universidade de São Paulo. Durante o Doutorado, realizou um Estágio de Pesquisa no Exterior (BEPE/FAPESP) como Pesquisador Visitante no Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Alberta, sob a supervisão do Prof. Dr. Jörg Sander (Set/2017 - Ago/2018), onde retornou após o término do seu doutorado para um período de pós-doutorado (Jan/2020-Fev/2021). Em seguida, realizou um pós-doutorado na Universidade do Sul da Dinamarca (SDU), sob a supervisão do Prof. Dr. Arthur Zimek. Desde a sua Graduação (Iniciação Científica) tem interesse e atua nas áreas de Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina, tendo trabalhado diretamente com Classificação de Padrões, Análise de Regressão, Agrupamento de Dados, Detecção de Outliers, Aprendizado de Classe Única e Dimensionalidade Intrínseca. (Fonte: Currículo Lattes)
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A área de detecção de outliers possui um papel fundamental na descoberta de padrões em dados que podem ser considerados excepcionais sob alguma perspectiva. Detectar tais padrões é relevante de maneira geral porque, em muitas aplicações de mineração de dados, tais padrões representam comportamentos extraordinários que merecem atenção especial. Uma importante distinção se dá entre as técni…
Embora exista uma crescente literatura que aborda o problema de detecção não supervisionada de outliers, a avaliação não supervisionada dos resultados em detecção de outliers tem sido notadamente negligenciada. Em contraste com a área de agrupamento de dados, em que tais índices para avaliação interna e validação de soluções de agrupamento foram concebidos e se mostrado muito útil, em det…
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