[ABE-L] Seminário DEST/UFMG em 12/05/2023

[Marcos Prates]

Caros,

Na próxima sexta-feira (12 de Maio, às 13:30h) o ciclo de Seminários do
Departamento de Estatística da UFMG terá a apresentação do prof. Alexandre
Rodrigues da UFES.

Alexandre Loureiro Rodrigues - Possui graduação em Estatística pela
Universidade Federal do Espírito Santo (2003), mestrado em Estatística pela
Universidade Federal de Minas Gerais (2005) e doutorado em Estatística pela
Universidade de Lancaster (Inglaterra, 2010). Atualmente é professor no
Departamento de Estatística da Universidade Federal do Espírito Santo. Tem
experiência em análise de dados, aprendizado de máquina e reconhecimento de
padrões, tendo atuado em diversos projetos de pesquisa e desenvolvimento em
parcerias com empresas como a Petrobras, EDP e Hospital Israelita Albert
Einstein.

Título: A conditional machine learning classification approach for
spatio-temporal risk assessment of crime data

Resumo: Crime data analysis is an essential source of information to aid
social and political decisions makers regarding the allocation of public
security resources. Computer-aided dispatch systems and technological
advances in geographic information systems have made analysing and
visualising historical spatial and temporal records of crimes a vital part
of police operations and strategy. We look at our motivating crime problem
as a spatio-temporal point pattern. Using a conditional approach based on
properties of Poisson point processes, we transform the spatio-temporal
point process prediction problem into a classification problem. We create
spatio-temporal handcrafted features to link future and past events and use
machine learning algorithms to learn behavioural patterns from the data.
The fitted model is then used to carry out the reverse transformation, i.e.
to perform spatio-temporal risk predictions based on the outcomes of the
classification problem. Our procedure has theoretical formalism from point
process theory and gains flexibility and computational efficiency inherited
from the machine learning field. We show its performance under some
simulated scenarios and a real application to spatio-temporal prediction
and risk assessment of homicides in Bogota, Colombia.

O seminário será transmitido ao vivo pelo canal do Youtube "Seminários DEST
- UFMG <https://www.youtube.com/@seminariosdest-ufmg>".

https://www.youtube.com/@seminariosdest-ufmg

Att,
Marcos Prates
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