Atualmente doutorando (bolsa CAPES), e formado mestre em Ciência da Computação com Pós-Graduação Stricto Sensu realizada na UNIFESP - Universidade Federal de São Paulo no campus de São José dos Campos, com bolsa da CAPES/FAPESP. Interesses: Aprendizado de Máquina baseado em grafos, aprendizado supervisionado, aprendizado profundo. Data da defesa da dissertação: 24/01/2020. Linha de Pesquisa em Aprendizado de Máquina, mais especificamente Aprendizado Semissupervisionado, Aprendizado Profundo (Deep Learning) Pesquisa apoiada pela FAPESP (durante mestrado): Label Noise Reduction in Graph-Based Semi-Supervised Learning. Orientadora: Prof.ª Drª. Lilian Berton. Universidade: UNIFESP - Universidade Federal de São Paulo - ICT - São José dos Campos - SP. (Fonte: Currículo Lattes)
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O crescimento do conteúdo on-line na Web permitiu coletar dados gerados por usuários os quais na maioria das vezes possuem rótulos com ruído ou ausentes, por exemplo, dados de tags sociais e rótulos votados pela Amazon's Mechanical Turks. Desse modo, a maioria dos métodos de aprendizado de máquina, que exigem conjuntos de rótulos precisos, não podem ser confiáveis ou terem um bom desempen…
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