CV Lattes
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Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Estudante de Doutorado Direto em Estatística no Programa Interinstitucional em Estatística UFSCar-USP (PIPGES). Possui graduação em Bacharelado em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos (2022). Tem experiência na área Probabilidade e Estatística, com ênfase em Aprendizado Estatístico e Quantificação de Incertezas em Machine Learning. Possui conhecimento avançado nas linguagens R e Python e no desenvolvimento de pacotes para a comunidade. (Fonte: Currículo Lattes)
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A maioria dos métodos de aprendizado supervisionado resultam em predições pontuais de um rótulo, $Y \in \sY$, baseado em atributos, $\X \in \sX$. Recentemente, uma grande quantidade de trabalhos em estatística e aprendizado de máquinas tem focado em desenvolver métodos que quantifiquem a incerteza associada a predições pontuais. Estes vão de regiões preditivas à estimadores de densidade c…
Métodos de agrupamento tem o objetivo de agrupar observações que possuem propriedades similares. Diversos métodos foram desenvolvidos ao longo dos anos. Uma questão fundamental na prática é como escolher o método a ser utilizado para um determinado banco de dados. Apesar que várias propostas foram feitas para responder essa questão, nenhuma delas foca em métodos de agrupamento hierárquico…
Este projeto tem como objetivo desenvolver métodos de aprendizado de máquina para aprimorar a compreensão e modelagem de fenômenos físicos, com foco especial na ciência do clima e em problemas de inferência relacionados. A Inferência Baseada em Simulação (SBI) oferece um poderoso arcabouço para estimar parâmetros de modelos não lineares a partir de dados observacionais, sendo essencial pa…
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