Estudante de Engenharia Elétrica na Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. Realiza iniciação científica na área de aprendizado profundo e otimização de redes neurais. (Fonte: Currículo Lattes)
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O ingrediente secreto para os resultados sem precedentes de modelos modernos reside na qualidade e quantidade dos dados de treinamento. Tal ingrediente, entretanto, impõe diversos desafios computacionais que têm motivado esforços rumo a métodos de destilação de dados. Essa família de técnicas produz um conjunto sintético de dados, muito menor que o original, capaz de obter resultados equi…
Apesar dos resultados sem precedentes na automatização de diversas atividades cognitivas, redes neurais sofrem de elevada sobrecarga computacional e podem ser induzidas a tomar decisões (predições) incorretas sob amostras com conteúdo modificado (amostras adversariais). Estudos recentes vêm confirmando que técnicas de poda podem contornar ambos os desafios descritos. O escopo deste plano …
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