ReP USP - Resultado da busca

Tese (Doutorado)
T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes (2024)
Ortigossa, Evandro Scudeleti ; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SÉRIES DE TAYLOR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ORTIGOSSA, Evandro Scudeleti. T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11072024-171752/. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Ortigossa, E. S. (2024). T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11072024-171752/
NLM
Ortigossa ES. T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11072024-171752/
Vancouver
Ortigossa ES. T-Explainer: uma abordagem para a explicabilidade em Aprendizado de Máquina baseada em gradientes [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11072024-171752/
Dissertação (Mestrado)
Métodos de aprendizado profundo para a escolha do parâmetro de regularização (2024)
Souza, Emanuel Oliveira ; Helou, Elias Salomão (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: PROBLEMAS INVERSOS, MÉTODOS DE REGULARIZAÇÃO E PENALIZAÇÃO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SOUZA, Emanuel Oliveira. Métodos de aprendizado profundo para a escolha do parâmetro de regularização. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17072024-104240/. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Souza, E. O. (2024). Métodos de aprendizado profundo para a escolha do parâmetro de regularização (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17072024-104240/
NLM
Souza EO. Métodos de aprendizado profundo para a escolha do parâmetro de regularização [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17072024-104240/
Vancouver
Souza EO. Métodos de aprendizado profundo para a escolha do parâmetro de regularização [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17072024-104240/
Mestrado Profissionalizante
Previsão do Preço de Energia no Mercado de Curto Prazo: Uma análise Combinada de Séries Temporais e Redes Neurais Artificiais (2023)
Belentani, Yuri; Leandro, Roseli Aparecida (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ENERGIA ELÉTRICA, AVALIAÇÃO DE RISCO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BELENTANI, Yuri. Previsão do Preço de Energia no Mercado de Curto Prazo: Uma análise Combinada de Séries Temporais e Redes Neurais Artificiais. 2023. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-14092023-135240/. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Belentani, Y. (2023). Previsão do Preço de Energia no Mercado de Curto Prazo: Uma análise Combinada de Séries Temporais e Redes Neurais Artificiais (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-14092023-135240/
NLM
Belentani Y. Previsão do Preço de Energia no Mercado de Curto Prazo: Uma análise Combinada de Séries Temporais e Redes Neurais Artificiais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-14092023-135240/
Vancouver
Belentani Y. Previsão do Preço de Energia no Mercado de Curto Prazo: Uma análise Combinada de Séries Temporais e Redes Neurais Artificiais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-14092023-135240/
Mestrado Profissionalizante
Predição de deságios em leilões de transmissão da ANEEL com o uso de Inteligência Artificial interpretável (2022)
Migliato, Luiz Felipe Casali; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MIGLIATO, Luiz Felipe Casali. Predição de deságios em leilões de transmissão da ANEEL com o uso de Inteligência Artificial interpretável. 2022. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-29032023-141721/. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Migliato, L. F. C. (2022). Predição de deságios em leilões de transmissão da ANEEL com o uso de Inteligência Artificial interpretável (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-29032023-141721/
NLM
Migliato LFC. Predição de deságios em leilões de transmissão da ANEEL com o uso de Inteligência Artificial interpretável [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-29032023-141721/
Vancouver
Migliato LFC. Predição de deságios em leilões de transmissão da ANEEL com o uso de Inteligência Artificial interpretável [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-29032023-141721/
Dissertação (Mestrado)
Guidelines for the Assessment of Black-box Interpretability Methods (2022)
Araujo, Gabriel Gazetta de; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ARAUJO, Gabriel Gazetta de. Guidelines for the Assessment of Black-box Interpretability Methods. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13102022-112418/. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Araujo, G. G. de. (2022). Guidelines for the Assessment of Black-box Interpretability Methods (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13102022-112418/
NLM
Araujo GG de. Guidelines for the Assessment of Black-box Interpretability Methods [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13102022-112418/
Vancouver
Araujo GG de. Guidelines for the Assessment of Black-box Interpretability Methods [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13102022-112418/
Mestrado Profissionalizante
Aprendizado de Máquina aplicado à predição da produtividade da cultura da soja utilizando dados de clima e solo (2020)
Guimarães, Edson da Silva; Boas, Paulino Ribeiro Villas (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: COMÉRCIO AGRÍCOLA, BIG DATA, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, GRÃOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GUIMARÃES, Edson da Silva. Aprendizado de Máquina aplicado à predição da produtividade da cultura da soja utilizando dados de clima e solo. 2020. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-09062020-123106/. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Guimarães, E. da S. (2020). Aprendizado de Máquina aplicado à predição da produtividade da cultura da soja utilizando dados de clima e solo (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-09062020-123106/
NLM
Guimarães E da S. Aprendizado de Máquina aplicado à predição da produtividade da cultura da soja utilizando dados de clima e solo [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-09062020-123106/
Vancouver
Guimarães E da S. Aprendizado de Máquina aplicado à predição da produtividade da cultura da soja utilizando dados de clima e solo [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-09062020-123106/
Dissertação (Mestrado)
Diagnóstico de doenças mentais baseado em mineração de dados e redes complexas (2019)
Alves, Caroline Lourenço; Rodrigues, Francisco Aparecido (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES COMPLEXAS, MINERAÇÃO DE DADOS, BIOINFORMÁTICA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALVES, Caroline Lourenço. Diagnóstico de doenças mentais baseado em mineração de dados e redes complexas. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07032019-102825/. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Alves, C. L. (2019). Diagnóstico de doenças mentais baseado em mineração de dados e redes complexas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07032019-102825/
NLM
Alves CL. Diagnóstico de doenças mentais baseado em mineração de dados e redes complexas [Internet]. 2019 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07032019-102825/
Vancouver
Alves CL. Diagnóstico de doenças mentais baseado em mineração de dados e redes complexas [Internet]. 2019 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07032019-102825/
Tese (Doutorado)
Modelos estocásticos com heterocedasticidade para séries temporais em finanças (2005)
Oliveira, Sandra Cristina de; Andrade, Marinho Gomes de (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, SIMULAÇÃO DE SISTEMAS, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, OTIMIZAÇÃO ESTOCÁSTICA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVEIRA, Sandra Cristina de. Modelos estocásticos com heterocedasticidade para séries temporais em finanças. 2005. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2005. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20122012-100600/. Acesso em: 14 nov. 2024.
APA
Oliveira, S. C. de. (2005). Modelos estocásticos com heterocedasticidade para séries temporais em finanças (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20122012-100600/
NLM
Oliveira SC de. Modelos estocásticos com heterocedasticidade para séries temporais em finanças [Internet]. 2005 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20122012-100600/
Vancouver
Oliveira SC de. Modelos estocásticos com heterocedasticidade para séries temporais em finanças [Internet]. 2005 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20122012-100600/

USP Schools

ReP

Filtros

Authors

USP affiliated authors

Date published

Subjects