CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Ciência da Computação pela União dos Cursos Superiores SEB (2008), mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2011) e doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2013), atuando principalmente nos seguintes temas atualmente: aprendizado de máquina, agrupamento de dados e fluxos contínuos de dados. (Fonte: Currículo Lattes)
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Em 2009, a Sociedade Brasileira de Computação (SBC) se reuniu para estipular os grandes desafios da computação no Brasil com perspectivas para 2020. Um dos desafios apontados foi "como aumentar a nossa capacidade de extrair informações relevantes sobre os fluxos de dados". Uma das subáreas mais atrativas da mineração em fluxos de dados é a de agrupamento, pois não requer a supervisão de u…
Recentemente, os avanços tecnológicos aumentaram a capacidade de geração e captura de dados nos mais diversos setores da sociedade. Esses dados passaram a constituir fluxos contínuos, os quais precisam ser processados para que seja extraído conhecimento útil. Essa necessidade motivou a criação da área de mineração em fluxos contínuos de dados, que se diferencia por impor restrições à qua…
O desenvolvimento tecnológico possibilitou a redução de custos envolvidos na aquisição de computadores pessoais e máquinas de grande porte. Tais recursos passaram a compor ambientes de larga escala e com alta heterogeneidade. Esses ambientes possuem alta probabilidade de sofrer falhas, devido à quantidade e heterogeneidade de recursos de hardware e software que os compõem. A fim de reduzi…
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