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  • Tese (Doutorado)

    BioAutoML: Democratizing Machine Learning in Life Sciences (2024)

    Bonidia, Robson Parmezan ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, ANÁLISE DE DADOS, ASSISTÊNCIA À SAÚDE

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      BONIDIA, Robson Parmezan. BioAutoML: Democratizing Machine Learning in Life Sciences. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01042024-092414/. Acesso em: 16 ago. 2024.

    • APA

      Bonidia, R. P. (2024). BioAutoML: Democratizing Machine Learning in Life Sciences (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01042024-092414/

    • NLM

      Bonidia RP. BioAutoML: Democratizing Machine Learning in Life Sciences [Internet]. 2024 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01042024-092414/

    • Vancouver

      Bonidia RP. BioAutoML: Democratizing Machine Learning in Life Sciences [Internet]. 2024 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01042024-092414/

  • Dissertação (Mestrado)

    Utilização de técnicas de aprendizado de máquina supervisionado para a previsão do desgaste do revestimento refratário de um conversor de aço à oxigênio (2024)

    Klotz, Luccas Esper; Silva, Guilherme Frederico Bernardo Lenz e (Orientador)

    Unidade: EP

    Subjects: REFRATÁRIOS, INDÚSTRIA SIDERÚRGICA, REVESTIMENTOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS

    Acesso à fonteHow to cite
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    • ABNT

      KLOTZ, Luccas Esper. Utilização de técnicas de aprendizado de máquina supervisionado para a previsão do desgaste do revestimento refratário de um conversor de aço à oxigênio. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3133/tde-06052024-080850/pt-br.php. Acesso em: 16 ago. 2024.

    • APA

      Klotz, L. E. (2024). Utilização de técnicas de aprendizado de máquina supervisionado para a previsão do desgaste do revestimento refratário de um conversor de aço à oxigênio (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3133/tde-06052024-080850/pt-br.php

    • NLM

      Klotz LE. Utilização de técnicas de aprendizado de máquina supervisionado para a previsão do desgaste do revestimento refratário de um conversor de aço à oxigênio [Internet]. 2024 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3133/tde-06052024-080850/pt-br.php

    • Vancouver

      Klotz LE. Utilização de técnicas de aprendizado de máquina supervisionado para a previsão do desgaste do revestimento refratário de um conversor de aço à oxigênio [Internet]. 2024 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3133/tde-06052024-080850/pt-br.php

  • Mestrado Profissionalizante

    Sistema antifraude para detecção de não conformidades em gastos corporativos (2024)

    Ribeiro, Luiz Gustavo; Sousa, Fabricio Simeoni de (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS, ANÁLISE NUMÉRICA, ANÁLISE ESTATÍSTICA DE DADOS, FRAUDE NO COMÉRCIO E NA INDÚSTRIA

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      RIBEIRO, Luiz Gustavo. Sistema antifraude para detecção de não conformidades em gastos corporativos. 2024. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-11072024-142612/. Acesso em: 16 ago. 2024.

    • APA

      Ribeiro, L. G. (2024). Sistema antifraude para detecção de não conformidades em gastos corporativos (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-11072024-142612/

    • NLM

      Ribeiro LG. Sistema antifraude para detecção de não conformidades em gastos corporativos [Internet]. 2024 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-11072024-142612/

    • Vancouver

      Ribeiro LG. Sistema antifraude para detecção de não conformidades em gastos corporativos [Internet]. 2024 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-11072024-142612/

  • Relatorio tecnico

    MApp-IDEA: design and architecture of the analytical data exploration tool from app reviews (2023)

    Lima, Vitor Mesaque Alves de ; Barbosa, Jacson Rodrigues ; Marcacini, Ricardo Marcondes

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS, APLICATIVOS MÓVEIS

    Versão PublicadaAcesso à fonteHow to cite
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    • ABNT

      LIMA, Vitor Mesaque Alves de e BARBOSA, Jacson Rodrigues e MARCACINI, Ricardo Marcondes. MApp-IDEA: design and architecture of the analytical data exploration tool from app reviews. . São Carlos: ICMC-USP. Disponível em: https://repositorio.usp.br/item/003142912. Acesso em: 16 ago. 2024. , 2023

    • APA

      Lima, V. M. A. de, Barbosa, J. R., & Marcacini, R. M. (2023). MApp-IDEA: design and architecture of the analytical data exploration tool from app reviews. São Carlos: ICMC-USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/item/003142912

    • NLM

      Lima VMA de, Barbosa JR, Marcacini RM. MApp-IDEA: design and architecture of the analytical data exploration tool from app reviews [Internet]. 2023 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://repositorio.usp.br/item/003142912

    • Vancouver

      Lima VMA de, Barbosa JR, Marcacini RM. MApp-IDEA: design and architecture of the analytical data exploration tool from app reviews [Internet]. 2023 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://repositorio.usp.br/item/003142912

  • Dissertação (Mestrado)

    Análise de dados fotométricos obtidos através do aprendizado de máquina e da K-d Tree (2023)

    Santos, Amanda Farias dos; Abdalla, Elcio

    Unidade: IF

    Subjects: ANÁLISE DE DADOS, ASTRONOMIA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GALÁXIAS, FOTOMETRIA

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SANTOS, Amanda Farias dos e ABDALLA, Elcio. Análise de dados fotométricos obtidos através do aprendizado de máquina e da K-d Tree. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-29052023-221306/. Acesso em: 16 ago. 2024.

    • APA

      Santos, A. F. dos, & Abdalla, E. (2023). Análise de dados fotométricos obtidos através do aprendizado de máquina e da K-d Tree (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-29052023-221306/

    • NLM

      Santos AF dos, Abdalla E. Análise de dados fotométricos obtidos através do aprendizado de máquina e da K-d Tree [Internet]. 2023 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-29052023-221306/

    • Vancouver

      Santos AF dos, Abdalla E. Análise de dados fotométricos obtidos através do aprendizado de máquina e da K-d Tree [Internet]. 2023 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-29052023-221306/

  • Artigo de periodico

    The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data (2023)

    Rodrigues, Natália Villa Nova ; Abramo, L. Raul ; Hirata, Nina Sumiko Tomita

    Source: Machine Learning: Science and Technology. Unidades: IF, IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS, ESTATÍSTICA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      RODRIGUES, Natália Villa Nova e ABRAMO, L. Raul e HIRATA, Nina Sumiko Tomita. The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data. Machine Learning: Science and Technology, v. 4, n. artigo 045019, p. 1-26, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-2153/ad0285. Acesso em: 16 ago. 2024.

    • APA

      Rodrigues, N. V. N., Abramo, L. R., & Hirata, N. S. T. (2023). The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data. Machine Learning: Science and Technology, 4( artigo 045019), 1-26. doi:10.1088/2632-2153/ad0285

    • NLM

      Rodrigues NVN, Abramo LR, Hirata NST. The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data [Internet]. Machine Learning: Science and Technology. 2023 ; 4( artigo 045019): 1-26.[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-2153/ad0285

    • Vancouver

      Rodrigues NVN, Abramo LR, Hirata NST. The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data [Internet]. Machine Learning: Science and Technology. 2023 ; 4( artigo 045019): 1-26.[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-2153/ad0285

  • Tese (Doutorado)

    Uso de dados administrativos hospitalares para o desenvolvimento de modelos preditivos de readmissão hospitalar não planejadas de pacientes idosos em um hospital público terciário na cidade de São Paulo, Brasil (2023)

    Barros, Jacson Venancio de; Massad, Eduardo (Orientador)

    Unidade: FM

    Subjects: ANÁLISE DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, READMISSÃO DO PACIENTE, SAÚDE PÚBLICA

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      BARROS, Jacson Venancio de. Uso de dados administrativos hospitalares para o desenvolvimento de modelos preditivos de readmissão hospitalar não planejadas de pacientes idosos em um hospital público terciário na cidade de São Paulo, Brasil. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5144/tde-19062023-112011/. Acesso em: 16 ago. 2024.

    • APA

      Barros, J. V. de. (2023). Uso de dados administrativos hospitalares para o desenvolvimento de modelos preditivos de readmissão hospitalar não planejadas de pacientes idosos em um hospital público terciário na cidade de São Paulo, Brasil (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5144/tde-19062023-112011/

    • NLM

      Barros JV de. Uso de dados administrativos hospitalares para o desenvolvimento de modelos preditivos de readmissão hospitalar não planejadas de pacientes idosos em um hospital público terciário na cidade de São Paulo, Brasil [Internet]. 2023 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5144/tde-19062023-112011/

    • Vancouver

      Barros JV de. Uso de dados administrativos hospitalares para o desenvolvimento de modelos preditivos de readmissão hospitalar não planejadas de pacientes idosos em um hospital público terciário na cidade de São Paulo, Brasil [Internet]. 2023 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5144/tde-19062023-112011/

  • Tese (Doutorado)

    Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas (2022)

    Dias, Fábio Felix; Minghim, Rosane (Orientador) ; Ponti, Moacir Antonelli (coorient)

    Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, ANÁLISE DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COMPORTAMENTO ANIMAL, BIODIVERSIDADE, PROCESSAMENTO DE SINAIS, PÁSSAROS, PERCEPÇÃO AUDITIVA

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      DIAS, Fábio Felix. Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/. Acesso em: 16 ago. 2024.

    • APA

      Dias, F. F. (2022). Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/

    • NLM

      Dias FF. Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/

    • Vancouver

      Dias FF. Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/

  • Trabalho de evento

    Visualization for machine learning (2022)

    Xenopoulos, Peter ; Nonato, Luis Gustavo ; Silva, Claudio

    Source: Proceedings. Conference titles: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISUALIZAÇÃO, ANÁLISE DE DADOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      XENOPOULOS, Peter e NONATO, Luis Gustavo e SILVA, Claudio. Visualization for machine learning. 2022, Anais.. Piscataway: IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991759. Acesso em: 16 ago. 2024.

    • APA

      Xenopoulos, P., Nonato, L. G., & Silva, C. (2022). Visualization for machine learning. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991759

    • NLM

      Xenopoulos P, Nonato LG, Silva C. Visualization for machine learning [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991759

    • Vancouver

      Xenopoulos P, Nonato LG, Silva C. Visualization for machine learning [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI55357.2022.9991759

  • Dissertação (Mestrado)

    Avaliação do uso de agrupamento de dados de desempenho para apoiar o teste de software no domínio de aprendizagem de máquina (2022)

    Braga, Diego; Souza, Paulo Sérgio Lopes de (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SOFTWARES, INTELIGÊNCIA, ANÁLISE DE DADOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      BRAGA, Diego. Avaliação do uso de agrupamento de dados de desempenho para apoiar o teste de software no domínio de aprendizagem de máquina. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09112022-160513/. Acesso em: 16 ago. 2024.

    • APA

      Braga, D. (2022). Avaliação do uso de agrupamento de dados de desempenho para apoiar o teste de software no domínio de aprendizagem de máquina (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09112022-160513/

    • NLM

      Braga D. Avaliação do uso de agrupamento de dados de desempenho para apoiar o teste de software no domínio de aprendizagem de máquina [Internet]. 2022 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09112022-160513/

    • Vancouver

      Braga D. Avaliação do uso de agrupamento de dados de desempenho para apoiar o teste de software no domínio de aprendizagem de máquina [Internet]. 2022 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09112022-160513/

  • Tese (Doutorado)

    Data science for epidemiology: a case study of dengue in Brazil (2022)

    Roster, Kirstin Ingrid Oliveira; Rodrigues, Francisco Aparecido (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DOENÇAS, DENGUE, SAÚDE PÚBLICA, ANÁLISE DE DADOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ROSTER, Kirstin Ingrid Oliveira. Data science for epidemiology: a case study of dengue in Brazil. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27022023-142607/. Acesso em: 16 ago. 2024.

    • APA

      Roster, K. I. O. (2022). Data science for epidemiology: a case study of dengue in Brazil (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27022023-142607/

    • NLM

      Roster KIO. Data science for epidemiology: a case study of dengue in Brazil [Internet]. 2022 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27022023-142607/

    • Vancouver

      Roster KIO. Data science for epidemiology: a case study of dengue in Brazil [Internet]. 2022 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27022023-142607/

  • Dissertação (Mestrado)

    Avaliação de um sistema de analítica visual para recuperação de informação em coleções de documentos (2021)

    Silva, Sherlon Almeida da; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, VISUALIZAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS, COLEÇÕES, DOCUMENTOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SILVA, Sherlon Almeida da. Avaliação de um sistema de analítica visual para recuperação de informação em coleções de documentos. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012022-102933/. Acesso em: 16 ago. 2024.

    • APA

      Silva, S. A. da. (2021). Avaliação de um sistema de analítica visual para recuperação de informação em coleções de documentos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012022-102933/

    • NLM

      Silva SA da. Avaliação de um sistema de analítica visual para recuperação de informação em coleções de documentos [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012022-102933/

    • Vancouver

      Silva SA da. Avaliação de um sistema de analítica visual para recuperação de informação em coleções de documentos [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012022-102933/

  • Tese (Doutorado)

    Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams (2021)

    Garcia, Kemilly Dearo; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS, REDES NEURAIS, APLICATIVOS MÓVEIS

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      GARCIA, Kemilly Dearo. Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/. Acesso em: 16 ago. 2024.

    • APA

      Garcia, K. D. (2021). Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/

    • NLM

      Garcia KD. Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/

    • Vancouver

      Garcia KD. Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/

  • Trabalho de evento

    Avaliação da interpretabilidade de técnicas de aprendizado de máquina (2021)

    Caires, Daniel de Oliveira; Sousa, Fabricio Simeoni de

    Source: Anais. Conference titles: Workshop de Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria - WMECAI. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TOMADA DE DECISÃO, ANÁLISE DE DADOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CAIRES, Daniel de Oliveira e SOUSA, Fabricio Simeoni de. Avaliação da interpretabilidade de técnicas de aprendizado de máquina. 2021, Anais.. São Carlos: ICMC-USP, 2021. Disponível em: http://cemeai.icmc.usp.br/1WMECAI/trabalhos/. Acesso em: 16 ago. 2024.

    • APA

      Caires, D. de O., & Sousa, F. S. de. (2021). Avaliação da interpretabilidade de técnicas de aprendizado de máquina. In Anais. São Carlos: ICMC-USP. Recuperado de http://cemeai.icmc.usp.br/1WMECAI/trabalhos/

    • NLM

      Caires D de O, Sousa FS de. Avaliação da interpretabilidade de técnicas de aprendizado de máquina [Internet]. Anais. 2021 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: http://cemeai.icmc.usp.br/1WMECAI/trabalhos/

    • Vancouver

      Caires D de O, Sousa FS de. Avaliação da interpretabilidade de técnicas de aprendizado de máquina [Internet]. Anais. 2021 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: http://cemeai.icmc.usp.br/1WMECAI/trabalhos/

  • Tese (Doutorado)

    Aplicação de algoritmos de machine learning na avaliação do consumo alimentar: resultados da linha de base do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil) (2021)

    Silva, Vanderlei Carneiro da; Benseñor, Isabela Judith Martins (Orientador)

    Unidade: FSP

    Subjects: ANÁLISE DE DADOS, EPIDEMIOLOGIA NUTRICIONAL, DIETA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COMPORTAMENTO ALIMENTAR

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SILVA, Vanderlei Carneiro da. Aplicação de algoritmos de machine learning na avaliação do consumo alimentar: resultados da linha de base do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil). 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.11606/T.6.2021.tde-23042021-163016. Acesso em: 16 ago. 2024.

    • APA

      Silva, V. C. da. (2021). Aplicação de algoritmos de machine learning na avaliação do consumo alimentar: resultados da linha de base do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil) (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://doi.org/10.11606/T.6.2021.tde-23042021-163016

    • NLM

      Silva VC da. Aplicação de algoritmos de machine learning na avaliação do consumo alimentar: resultados da linha de base do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil) [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://doi.org/10.11606/T.6.2021.tde-23042021-163016

    • Vancouver

      Silva VC da. Aplicação de algoritmos de machine learning na avaliação do consumo alimentar: resultados da linha de base do Estudo Longitudinal de Saúde do Adulto (ELSA-Brasil) [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://doi.org/10.11606/T.6.2021.tde-23042021-163016

  • Tese (Doutorado)

    Imbalanced classification tasks: measuring data complexity and recommending techniques (2021)

    Barella, Victor Hugo; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS, COLETA DE DADOS, MINERAÇÃO DE DADOS

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      BARELLA, Victor Hugo. Imbalanced classification tasks: measuring data complexity and recommending techniques. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26042021-140437/. Acesso em: 16 ago. 2024.

    • APA

      Barella, V. H. (2021). Imbalanced classification tasks: measuring data complexity and recommending techniques (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26042021-140437/

    • NLM

      Barella VH. Imbalanced classification tasks: measuring data complexity and recommending techniques [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26042021-140437/

    • Vancouver

      Barella VH. Imbalanced classification tasks: measuring data complexity and recommending techniques [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-26042021-140437/

  • Tese (Doutorado)

    Non-stationary and unpredictable data distributions in classification and quantification (2020)

    Reis, Denis Moreira dos; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves (Orientador); Sousa, Elaine Parros Machado de (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: ANÁLISE DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE DADOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      REIS, Denis Moreira dos. Non-stationary and unpredictable data distributions in classification and quantification. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27072020-174834/. Acesso em: 16 ago. 2024.

    • APA

      Reis, D. M. dos. (2020). Non-stationary and unpredictable data distributions in classification and quantification (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27072020-174834/

    • NLM

      Reis DM dos. Non-stationary and unpredictable data distributions in classification and quantification [Internet]. 2020 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27072020-174834/

    • Vancouver

      Reis DM dos. Non-stationary and unpredictable data distributions in classification and quantification [Internet]. 2020 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27072020-174834/

  • Artigo de periodico

    Prediction of mortality in Intensive Care Units: a multivariate feature selection (2020)

    Monteiro, Flávio; Meloni, Fernando ; Baranauskas, José Augusto ; Macedo, Alessandra Alaniz

    Source: Journal of Biomedical Informatics. Unidade: FFCLRP

    Subjects: CUIDADOS INTENSIVOS, UNIDADES DE TERAPIA INTENSIVA, PREDIÇÃO, MORTALIDADE, ANÁLISE DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MONTEIRO, Flávio et al. Prediction of mortality in Intensive Care Units: a multivariate feature selection. Journal of Biomedical Informatics, v. 107, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jbi.2020.103456. Acesso em: 16 ago. 2024.

    • APA

      Monteiro, F., Meloni, F., Baranauskas, J. A., & Macedo, A. A. (2020). Prediction of mortality in Intensive Care Units: a multivariate feature selection. Journal of Biomedical Informatics, 107. doi:10.1016/j.jbi.2020.103456

    • NLM

      Monteiro F, Meloni F, Baranauskas JA, Macedo AA. Prediction of mortality in Intensive Care Units: a multivariate feature selection [Internet]. Journal of Biomedical Informatics. 2020 ; 107[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jbi.2020.103456

    • Vancouver

      Monteiro F, Meloni F, Baranauskas JA, Macedo AA. Prediction of mortality in Intensive Care Units: a multivariate feature selection [Internet]. Journal of Biomedical Informatics. 2020 ; 107[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jbi.2020.103456

  • Tese (Doutorado)

    Novel visual approaches for attribute analysis, selection, and prediction (2020)

    Júnior, Erasmo Artur da Silva; Minghim, Rosane (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: VISUALIZAÇÃO, ANÁLISE DE DADOS, PROCESSAMENTO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      JÚNIOR, Erasmo Artur da Silva. Novel visual approaches for attribute analysis, selection, and prediction. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31082020-175620/. Acesso em: 16 ago. 2024.

    • APA

      Júnior, E. A. da S. (2020). Novel visual approaches for attribute analysis, selection, and prediction (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31082020-175620/

    • NLM

      Júnior EA da S. Novel visual approaches for attribute analysis, selection, and prediction [Internet]. 2020 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31082020-175620/

    • Vancouver

      Júnior EA da S. Novel visual approaches for attribute analysis, selection, and prediction [Internet]. 2020 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-31082020-175620/

  • Tese (Doutorado)

    Exploring chaotic time series and phase spaces (2020)

    Pagliosa, Lucas de Carvalho; Mello, Rodrigo Fernandes de (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SISTEMAS DINÂMICOS, VISUALIZAÇÃO, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, TEOREMA DE MERGULHO, ANÁLISE DE DADOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PAGLIOSA, Lucas de Carvalho. Exploring chaotic time series and phase spaces. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062020-100009/. Acesso em: 16 ago. 2024.

    • APA

      Pagliosa, L. de C. (2020). Exploring chaotic time series and phase spaces (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062020-100009/

    • NLM

      Pagliosa L de C. Exploring chaotic time series and phase spaces [Internet]. 2020 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062020-100009/

    • Vancouver

      Pagliosa L de C. Exploring chaotic time series and phase spaces [Internet]. 2020 ;[citado 2024 ago. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062020-100009/

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