Físico Médico pela Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre (UFCSPA). Atualmente, mestrando no Programa de Pós Graduação em Pesquisa Operacional pela Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) e Instituto Tecnológico da Aeronáutica (ITA), com bolsa FAPESP do projeto intitulado "A unified approach for dealing with missing and noise data", orientado pela professora Doutora Ana Carolina Lorena. Além disso, tem bolsa FAPESP de estágio de pesquisa no exterior (BEPE) com duração de 6 meses na Universidade de Coimbra (UC), Portugal, sendo orientado pelo professor doutor Pedro Henriques Abreu. (Fonte: Currículo Lattes)
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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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