Estudante em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos, com o curso inciado em 2020. Atualmente me encontro no oitavo semestre da graduação. Além disso, fui bolsista na modalidade Iniciação Ciéntifica pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP). O tema da minha pesquisa foi o estudo e a comparação de métodos aproximados que encontram o grafo dos K vizinhos mais próximos de maneira paralela e distribuída. O Projeto de IC teve ínicio em agosto de 2022 e ainda está em andamento, mas sem bolsa. Com a pesquisar realizada, os meus conhecimentos na área de aprendizado de máquina, computação de alto desempenho foram incrementados, além de um maior entendimento sobre conceitos e aplicações de sistemas distribuídos e GPUs. Em Abril de 2023 realizei um BEPE em Edmonton, no Canadá orientado pelo Professor Joerg Sander, um dos mais renomados pesquisadores na área de aprendizado de máquina não supervisionado. (Fonte: Currículo Lattes)
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Encontrar o grafo dos K vizinhos mais próximos (do inglês k Nearest Neighbors Graph - kNNG) de um conjunto de dados é uma operação importante, usada em diversos algoritmos, como, por exemplo, algoritmos de agrupamento e de detecção de anomalias. Entretanto, essa operação é muito custosa, visto que, quando se calcula todos os k vizinhos de todos os pontos do conjunto, há uma complexidade …
Agrupamento é uma tarefa de aprendizado de máquina não supervisionada essencial para várias aplicações. Dessa forma, alguns algoritmos precisam do Grafo dos k Vizinhos Mais Próximos (k NNG) como parte do agrupamento. No entanto, encontrar o k NNG pode ser uma operação computacionalmente custosa, pois calcular todos os k vizinhos de todos os pontos do conjunto são necessários, resultando e…
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