CV Lattes
ResearcherID
Google Scholar Citations
Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação (ICMC/1999) em Ciências da Computação, mestrado (EESC/2010) e doutorado (EESC/2017) em Ciências (Programa de Engenharia Elétrica) pela Universidade de São Paulo (USP). Atuou como Research Scholar na University of California, Santa Barbara, (UCSB), Estados Unidos (2015/2016). Foi pesquisador de pós-doutorado em Ciências de Computação pela Universidade de São Paulo (USP), campus São Carlos (de 2017 a 2020). Seus principais interesses de pesquisa são Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados, atuando principalmente nos seguintes temas: previsão de séries temporais, e pré-processamento e classificação de dados com aplicações em Engenharia e Finanças. (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a) |
| Mais itensMenos itens |
| TITULO |
| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ): |
| Mais itensMenos itens |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
As Random Forests são uma coleção de Árvores de Decisão que foram geradas, cada uma de forma ligeiramente distinta, usando um conjunto aleatório de dados. Árvores de Decisão são uma maneira de se guiar por um caminho até uma decisão, que pode ser simples ou pode ser uma decisão complexa de muitos valores. Árvores de Decisão são estruturas hierarquicamente ramificadas e guiam a tomada de d…
| 1 | Bolsas no país concluídas |
| Processos vinculados | |