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Artigo de periodico
Local rule-based explanations method based on genetic algorithms with fitness sharing (2023)
Santos, Daniel Augusto dos; Baranauskas, José Augusto ; Tinós, Renato
Source: Learning and Nonlinear Models - Journal of the Brazilian Society on Computational Intelligence (SBIC). Unidade: FFCLRP
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS GENÉTICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
SANTOS, Daniel Augusto dos e BARANAUSKAS, José Augusto e TINÓS, Renato. Local rule-based explanations method based on genetic algorithms with fitness sharing. Learning and Nonlinear Models - Journal of the Brazilian Society on Computational Intelligence (SBIC), v. 21, n. 2, p. 4-15, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.21528/lnlm-vol21-no2-art1. Acesso em: 04 jun. 2024.
APA
Santos, D. A. dos, Baranauskas, J. A., & Tinós, R. (2023). Local rule-based explanations method based on genetic algorithms with fitness sharing. Learning and Nonlinear Models - Journal of the Brazilian Society on Computational Intelligence (SBIC), 21( 2), 4-15. doi:10.21528/lnlm-vol21-no2-art1
NLM
Santos DA dos, Baranauskas JA, Tinós R. Local rule-based explanations method based on genetic algorithms with fitness sharing [Internet]. Learning and Nonlinear Models - Journal of the Brazilian Society on Computational Intelligence (SBIC). 2023 ; 21( 2): 4-15.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.21528/lnlm-vol21-no2-art1
Vancouver
Santos DA dos, Baranauskas JA, Tinós R. Local rule-based explanations method based on genetic algorithms with fitness sharing [Internet]. Learning and Nonlinear Models - Journal of the Brazilian Society on Computational Intelligence (SBIC). 2023 ; 21( 2): 4-15.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.21528/lnlm-vol21-no2-art1
Artigo de jornal-dep/entr
Pesquisadores da USP criam modelo inteligente para predição de mortes em UTIs [Depoimento a Tainá Lourenço e Rita Stella] (2020)
Monteiro, Flávio; Macedo, Alessandra Alaniz ; Meloni, Fernando; Baranauskas, José Augusto
Source: Jornal da USP. Unidade: FFCLRP
Subjects: ENTREVISTA JORNALÍSTICA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MORTE, UNIDADES DE TERAPIA INTENSIVA
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ABNT
MONTEIRO, Flávio et al. Pesquisadores da USP criam modelo inteligente para predição de mortes em UTIs [Depoimento a Tainá Lourenço e Rita Stella]. Jornal da USP. São Paulo: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://jornal.usp.br/ciencias/pesquisadores-da-usp-criam-modelo-inteligente-para-predicao-de-mortes-em-utis/. Acesso em: 04 jun. 2024. , 2020
APA
Monteiro, F., Macedo, A. A., Meloni, F., & Baranauskas, J. A. (2020). Pesquisadores da USP criam modelo inteligente para predição de mortes em UTIs [Depoimento a Tainá Lourenço e Rita Stella]. Jornal da USP. São Paulo: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://jornal.usp.br/ciencias/pesquisadores-da-usp-criam-modelo-inteligente-para-predicao-de-mortes-em-utis/
NLM
Monteiro F, Macedo AA, Meloni F, Baranauskas JA. Pesquisadores da USP criam modelo inteligente para predição de mortes em UTIs [Depoimento a Tainá Lourenço e Rita Stella] [Internet]. Jornal da USP. 2020 ;(17 ju 2020. online):[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/pesquisadores-da-usp-criam-modelo-inteligente-para-predicao-de-mortes-em-utis/
Vancouver
Monteiro F, Macedo AA, Meloni F, Baranauskas JA. Pesquisadores da USP criam modelo inteligente para predição de mortes em UTIs [Depoimento a Tainá Lourenço e Rita Stella] [Internet]. Jornal da USP. 2020 ;(17 ju 2020. online):[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/pesquisadores-da-usp-criam-modelo-inteligente-para-predicao-de-mortes-em-utis/
Tese (Livre Docência)
Extração de conhecimento utilizando aprendizado de máquina (2016)
Baranauskas, José Augusto
Unidade: FFCLRP
Subjects: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
BARANAUSKAS, José Augusto. Extração de conhecimento utilizando aprendizado de máquina. 2016. Tese (Livre Docência) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2016. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/livredocencia/59/tde-03082023-170549/. Acesso em: 04 jun. 2024.
APA
Baranauskas, J. A. (2016). Extração de conhecimento utilizando aprendizado de máquina (Tese (Livre Docência). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/livredocencia/59/tde-03082023-170549/
NLM
Baranauskas JA. Extração de conhecimento utilizando aprendizado de máquina [Internet]. 2016 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/livredocencia/59/tde-03082023-170549/
Vancouver
Baranauskas JA. Extração de conhecimento utilizando aprendizado de máquina [Internet]. 2016 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/livredocencia/59/tde-03082023-170549/
Trabalho de evento
An iterative decision tree threshold filter (2012)
Picchi Netto, Oscar; Baranauskas, José Augusto
Source: Proceedings. Conference titles: Congress of the Brazilian Computer Society. Unidade: FFCLRP
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
PICCHI NETTO, Oscar e BARANAUSKAS, José Augusto. An iterative decision tree threshold filter. 2012, Anais.. Curitiba: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2012. . Acesso em: 04 jun. 2024.
APA
Picchi Netto, O., & Baranauskas, J. A. (2012). An iterative decision tree threshold filter. In Proceedings. Curitiba: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo.
NLM
Picchi Netto O, Baranauskas JA. An iterative decision tree threshold filter. Proceedings. 2012 ;[citado 2024 jun. 04 ]
Vancouver
Picchi Netto O, Baranauskas JA. An iterative decision tree threshold filter. Proceedings. 2012 ;[citado 2024 jun. 04 ]
Artigo de periodico
Evaluation of stacking on biomedical data (2012)
Caffé, Maria Izabela Ruz; Perez, Pedro Santoro; Baranauskas, José Augusto
Source: Journal of Health Informatics. Unidade: FFCLRP
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
CAFFÉ, Maria Izabela Ruz e PEREZ, Pedro Santoro e BARANAUSKAS, José Augusto. Evaluation of stacking on biomedical data. Journal of Health Informatics, v. 4, n. 3, p. 67-72, 2012Tradução . . Acesso em: 04 jun. 2024.
APA
Caffé, M. I. R., Perez, P. S., & Baranauskas, J. A. (2012). Evaluation of stacking on biomedical data. Journal of Health Informatics, 4( 3), 67-72.
NLM
Caffé MIR, Perez PS, Baranauskas JA. Evaluation of stacking on biomedical data. Journal of Health Informatics. 2012 ; 4( 3): 67-72.[citado 2024 jun. 04 ]
Vancouver
Caffé MIR, Perez PS, Baranauskas JA. Evaluation of stacking on biomedical data. Journal of Health Informatics. 2012 ; 4( 3): 67-72.[citado 2024 jun. 04 ]
Parte de monografia/livro
How many tress in a random forest (2012)
Oshiro, Thais Mayumi; Perez, Pedro Santoro; Baranauskas, José Augusto
Source: Machine learning and data mining in pattern recognition. Unidade: FFCLRP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
OSHIRO, Thais Mayumi e PEREZ, Pedro Santoro e BARANAUSKAS, José Augusto. How many tress in a random forest. Machine learning and data mining in pattern recognition. Tradução . Berlim: Springer, 2012. . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-642-31537-4. Acesso em: 04 jun. 2024.
APA
Oshiro, T. M., Perez, P. S., & Baranauskas, J. A. (2012). How many tress in a random forest. In Machine learning and data mining in pattern recognition. Berlim: Springer. doi:10.1007/978-3-642-31537-4
NLM
Oshiro TM, Perez PS, Baranauskas JA. How many tress in a random forest [Internet]. In: Machine learning and data mining in pattern recognition. Berlim: Springer; 2012. [citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-31537-4
Vancouver
Oshiro TM, Perez PS, Baranauskas JA. How many tress in a random forest [Internet]. In: Machine learning and data mining in pattern recognition. Berlim: Springer; 2012. [citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-31537-4
Trabalho de evento-anais periodico
Root attribute behavior within a random forest (2012)
Oshiro, Thais Mayumi; Baranauskas, José Augusto
Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning. Unidade: FFCLRP
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OSHIRO, Thais Mayumi e BARANAUSKAS, José Augusto. Root attribute behavior within a random forest. Lecture Notes in Computer Science. Heidelberg: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. . Acesso em: 04 jun. 2024. , 2012
APA
Oshiro, T. M., & Baranauskas, J. A. (2012). Root attribute behavior within a random forest. Lecture Notes in Computer Science. Heidelberg: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo.
NLM
Oshiro TM, Baranauskas JA. Root attribute behavior within a random forest. Lecture Notes in Computer Science. 2012 ; 7435 733-742.[citado 2024 jun. 04 ]
Vancouver
Oshiro TM, Baranauskas JA. Root attribute behavior within a random forest. Lecture Notes in Computer Science. 2012 ; 7435 733-742.[citado 2024 jun. 04 ]
Trabalho de evento
An adaptation of binary relevance for multi-label classification applied to functional genomics (2012)
Tanaka, Erica Akemi; Baranauskas, José Augusto
Source: Proceedings. Conference titles: Congress of the Brazilian Computer Society. Unidade: FFCLRP
Subjects: BIOINFORMÁTICA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TANAKA, Erica Akemi e BARANAUSKAS, José Augusto. An adaptation of binary relevance for multi-label classification applied to functional genomics. 2012, Anais.. Curitiba: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2012. . Acesso em: 04 jun. 2024.
APA
Tanaka, E. A., & Baranauskas, J. A. (2012). An adaptation of binary relevance for multi-label classification applied to functional genomics. In Proceedings. Curitiba: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo.
NLM
Tanaka EA, Baranauskas JA. An adaptation of binary relevance for multi-label classification applied to functional genomics. Proceedings. 2012 ;[citado 2024 jun. 04 ]
Vancouver
Tanaka EA, Baranauskas JA. An adaptation of binary relevance for multi-label classification applied to functional genomics. Proceedings. 2012 ;[citado 2024 jun. 04 ]
Artigo de periodico
Using machine learning classifiers to assist healthcare-related decisions: classification of eletronic patient records (2012)
Pollenttini, Juliana T.; Panico, Sylvia R. G.; Daneluzzi, Júlio César; Tinós, Renato; Baranauskas, José Augusto; Macedo, Alessandra Alaniz
Source: Journal of Medical Systems. Unidades: FMRP, FFCLRP
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO, REGISTROS MÉDICOS, INFORMÁTICA MÉDICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
POLLENTTINI, Juliana T. et al. Using machine learning classifiers to assist healthcare-related decisions: classification of eletronic patient records. Journal of Medical Systems, v. 36, n. 6, p. 3861-3874, 2012Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10916-012-9859-6. Acesso em: 04 jun. 2024.
APA
Pollenttini, J. T., Panico, S. R. G., Daneluzzi, J. C., Tinós, R., Baranauskas, J. A., & Macedo, A. A. (2012). Using machine learning classifiers to assist healthcare-related decisions: classification of eletronic patient records. Journal of Medical Systems, 36( 6), 3861-3874. doi:10.1007/s10916-012-9859-6
NLM
Pollenttini JT, Panico SRG, Daneluzzi JC, Tinós R, Baranauskas JA, Macedo AA. Using machine learning classifiers to assist healthcare-related decisions: classification of eletronic patient records [Internet]. Journal of Medical Systems. 2012 ; 36( 6): 3861-3874.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10916-012-9859-6
Vancouver
Pollenttini JT, Panico SRG, Daneluzzi JC, Tinós R, Baranauskas JA, Macedo AA. Using machine learning classifiers to assist healthcare-related decisions: classification of eletronic patient records [Internet]. Journal of Medical Systems. 2012 ; 36( 6): 3861-3874.[citado 2024 jun. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10916-012-9859-6
Trabalho de evento
Avaliação do algoritmo de Stacking em dados biomédicos (2011)
Caffé, Maria Izabela R.; Perez, Pedro Santoro; Baranauskas, José Augusto
Source: Anais. Conference titles: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Unidade: FFCLRP
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CAFFÉ, Maria Izabela R. e PEREZ, Pedro Santoro e BARANAUSKAS, José Augusto. Avaliação do algoritmo de Stacking em dados biomédicos. 2011, Anais.. Natal: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2011. . Acesso em: 04 jun. 2024.
APA
Caffé, M. I. R., Perez, P. S., & Baranauskas, J. A. (2011). Avaliação do algoritmo de Stacking em dados biomédicos. In Anais. Natal: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo.
NLM
Caffé MIR, Perez PS, Baranauskas JA. Avaliação do algoritmo de Stacking em dados biomédicos. Anais. 2011 ;[citado 2024 jun. 04 ]
Vancouver
Caffé MIR, Perez PS, Baranauskas JA. Avaliação do algoritmo de Stacking em dados biomédicos. Anais. 2011 ;[citado 2024 jun. 04 ]
Trabalho de evento
Análise comparativa entre árvores de decisão e TRISS na predição de sobrevida de pacientes traumatizados (2009)
Fugimoto, Patrícia Miranda; Sales, Luciana Domene Furlan; Pereira Júnior, Gerson Alves; Passos, Afonso Dinis Costa; Alves, Domingos; Baranauskas, José Augusto
Source: Anais do Congresso da Academia Trinacional de Ciências. Conference titles: Congresso da Academia Trinacional de Ciências. Unidades: FMRP, FFCLRP
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PACIENTES (CLASSIFICAÇÃO)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FUGIMOTO, Patrícia Miranda et al. Análise comparativa entre árvores de decisão e TRISS na predição de sobrevida de pacientes traumatizados. 2009, Anais.. Cascavel: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2009. . Acesso em: 04 jun. 2024.
APA
Fugimoto, P. M., Sales, L. D. F., Pereira Júnior, G. A., Passos, A. D. C., Alves, D., & Baranauskas, J. A. (2009). Análise comparativa entre árvores de decisão e TRISS na predição de sobrevida de pacientes traumatizados. In Anais do Congresso da Academia Trinacional de Ciências. Cascavel: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo.
NLM
Fugimoto PM, Sales LDF, Pereira Júnior GA, Passos ADC, Alves D, Baranauskas JA. Análise comparativa entre árvores de decisão e TRISS na predição de sobrevida de pacientes traumatizados. Anais do Congresso da Academia Trinacional de Ciências. 2009 ;[citado 2024 jun. 04 ]
Vancouver
Fugimoto PM, Sales LDF, Pereira Júnior GA, Passos ADC, Alves D, Baranauskas JA. Análise comparativa entre árvores de decisão e TRISS na predição de sobrevida de pacientes traumatizados. Anais do Congresso da Academia Trinacional de Ciências. 2009 ;[citado 2024 jun. 04 ]
Tese (Doutorado)
Extração automática de conhecimento por múltiplos indutores: José Augusto Baranauskas (2001)
Baranauskas, José Augusto; Monard, Maria Carolina (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BARANAUSKAS, José Augusto. Extração automática de conhecimento por múltiplos indutores: José Augusto Baranauskas. 2001. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2001. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08102001-112806/. Acesso em: 04 jun. 2024.
APA
Baranauskas, J. A. (2001). Extração automática de conhecimento por múltiplos indutores: José Augusto Baranauskas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08102001-112806/
NLM
Baranauskas JA. Extração automática de conhecimento por múltiplos indutores: José Augusto Baranauskas [Internet]. 2001 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08102001-112806/
Vancouver
Baranauskas JA. Extração automática de conhecimento por múltiplos indutores: José Augusto Baranauskas [Internet]. 2001 ;[citado 2024 jun. 04 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08102001-112806/
Dissertação (Mestrado)
Sistema baseado em conhecimento para auxiliar no processo de alocacao de rins (1993)
Baranauskas, José Augusto; Monard, Maria Carolina (Orientador)
Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BARANAUSKAS, José Augusto. Sistema baseado em conhecimento para auxiliar no processo de alocacao de rins. 1993. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 1993. . Acesso em: 04 jun. 2024.
APA
Baranauskas, J. A. (1993). Sistema baseado em conhecimento para auxiliar no processo de alocacao de rins (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos.
NLM
Baranauskas JA. Sistema baseado em conhecimento para auxiliar no processo de alocacao de rins. 1993 ;[citado 2024 jun. 04 ]
Vancouver
Baranauskas JA. Sistema baseado em conhecimento para auxiliar no processo de alocacao de rins. 1993 ;[citado 2024 jun. 04 ]

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