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Artigo de periodico
Evaluating data drift detection and its effects on machine learning system performance (2026)
Rocha, Lucas Helfstein ; Braghetto, Kelly Rosa
Source: Journal of Information and Data Management. Unidade: IME
Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ROCHA, Lucas Helfstein e BRAGHETTO, Kelly Rosa. Evaluating data drift detection and its effects on machine learning system performance. Journal of Information and Data Management, v. 17, n. 1, p. 112–121, 2026Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5753/jidm.2026.5738. Acesso em: 13 abr. 2026.
APA
Rocha, L. H., & Braghetto, K. R. (2026). Evaluating data drift detection and its effects on machine learning system performance. Journal of Information and Data Management, 17( 1), 112–121. doi:10.5753/jidm.2026.5738
NLM
Rocha LH, Braghetto KR. Evaluating data drift detection and its effects on machine learning system performance [Internet]. Journal of Information and Data Management. 2026 ; 17( 1): 112–121.[citado 2026 abr. 13 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jidm.2026.5738
Vancouver
Rocha LH, Braghetto KR. Evaluating data drift detection and its effects on machine learning system performance [Internet]. Journal of Information and Data Management. 2026 ; 17( 1): 112–121.[citado 2026 abr. 13 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jidm.2026.5738
Trabalho de evento
An empirical analysis of data drift detection techniques in machine learning systems (2024)
Helfstein, Lucas; Braghetto, Kelly Rosa
Source: Anais. Conference titles: Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados - SBBD. Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SOFTWARES
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ABNT
HELFSTEIN, Lucas e BRAGHETTO, Kelly Rosa. An empirical analysis of data drift detection techniques in machine learning systems. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://sol.sbc.org.br/index.php/sbbd/article/view/30681/30484. Acesso em: 13 abr. 2026.
APA
Helfstein, L., & Braghetto, K. R. (2024). An empirical analysis of data drift detection techniques in machine learning systems. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbbd.2024.240606
NLM
Helfstein L, Braghetto KR. An empirical analysis of data drift detection techniques in machine learning systems [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2026 abr. 13 ] Available from: https://sol.sbc.org.br/index.php/sbbd/article/view/30681/30484
Vancouver
Helfstein L, Braghetto KR. An empirical analysis of data drift detection techniques in machine learning systems [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2026 abr. 13 ] Available from: https://sol.sbc.org.br/index.php/sbbd/article/view/30681/30484
Artigo de periodico
Os desafios das cidades inteligentes (2017)
Braghetto, Kelly Rosa ; Kon, Fábio
Source: Computação Brasil. Unidade: IME
Subjects: CIDADES INTELIGENTES, INTERNET DAS COISAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIG DATA
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ABNT
BRAGHETTO, Kelly Rosa e KON, Fábio. Os desafios das cidades inteligentes. Computação Brasil, v. 35, p. 7-10, 2017Tradução . . Disponível em: https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/comp-br/article/view/5064. Acesso em: 13 abr. 2026.
APA
Braghetto, K. R., & Kon, F. (2017). Os desafios das cidades inteligentes. Computação Brasil, 35, 7-10. Recuperado de https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/comp-br/article/view/5064
NLM
Braghetto KR, Kon F. Os desafios das cidades inteligentes [Internet]. Computação Brasil. 2017 ; 35 7-10.[citado 2026 abr. 13 ] Available from: https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/comp-br/article/view/5064
Vancouver
Braghetto KR, Kon F. Os desafios das cidades inteligentes [Internet]. Computação Brasil. 2017 ; 35 7-10.[citado 2026 abr. 13 ] Available from: https://journals-sol.sbc.org.br/index.php/comp-br/article/view/5064

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