CV Lattes
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Ministério da Defesa (Brasil). Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Divisão de Ciência da Computação (IEC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Físico Médico pela Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre (UFCSPA). Mestre em Ciência de Dados pelo Programa de Pós-Graduação em Pesquisa Operacional (PPG-PO) da Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) e do Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA), com bolsa FAPESP. Durante o mestrado, foi pesquisador convidado na Universidade de Coimbra (UC) por meio da Bolsa de Estágio de Pesquisa no Exterior (BEPE) da FAPESP, com duração de seis meses. Atualmente, é doutorando pelo PPG-PO na área de Ciência de Dados, com foco em Data-Centric AI e Missing Data. (Fonte: Currículo Lattes)
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Dados do mundo real frequentemente apresentam problemas como desbalanceamento, ruído e valores ausentes. Recentemente, a literatura em aprendizado de máquina tem demonstrado que, para melhorar a performance dos modelos, é igualmente importante aprimorar a qualidade dos dados usados em seu treinamento, o que deu origem a um novo campo de pesquisa chamado Data-Centric AI. Valores ausentes, …
Vários problemas podem deteriorar a qualidade dos dados usados em Aprendizado de Máquina. Dentre eles, pode-se citar a qualidade dos atributos, que podem ser prejudicados pela presença de ruídos e dados ausentes. O ruído pode ser inserido nos dados em várias etapas durante a coleta, armazenamento e transmissão de dados. Em problemas supervisionados, eles podem estar presentes tanto nos ró…
Vários problemas podem deteriorar a qualidade dos dados no Aprendizado de Máquina. Dentre eles, pode-se citar a qualidade dos atributos de entrada, que pode ser prejudicada pela presença de ruídos e dados faltantes. O ruído pode ser inserido nos dados em várias etapas durante a coleta, armazenamento e transmissão. Em problemas supervisionados, eles podem estar presentes tanto nos rótulos …
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