<div dir="auto"><div dir="auto">Prezados,</div><div dir="auto"><br></div>Temos o prazer de convidar a todos para mais uma palestra do Ciclo de Seminários 2023 do Programa de Pós-Graduação em Estatística da UFRGS (PPGEst-UFRGS)!<div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Informações abaixo:</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><b>Palestrante: </b>Anderson Ara - UFPR</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><b>Título:</b> Random Machines: A new machine learning method</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><b>Data:</b> 01 de agosto de 2023 (terça-feira)</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><b>Horário:</b> 13h30min às 14h45min</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><b>Link:</b> <a href="http://mconf.ufrgs.br/webconf/ppgest">mconf.ufrgs.br/webconf/ppgest</a></div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><b>Resumo:</b> Supervised machine learning techniques have one of their main objectives to reduce the generalized prediction error. Support vector models (SVM) have been drawing the attention of the community once these models have some properties which are easy to characterize as well as allow an estimation process with global optimization properties. However, SVM has challenges in choosing the appropriate kernel function and the tuning estimation of its hyperparameters. In this paper, we present a new machine learning method, namely Random Machines (Ara et al., 2022). The proposed method eliminates the need to choose the best kernel function during the tuning process using a random mixture of kernel functions combined with a properly new bagging procedure. In this paper, the application of the Random Machines is illustrated by prediction of the general psychopathological symptoms from the SIPS (Structured Interview for Prodromal Syndromes) on At Risk Mental State (ARMS) individuals. The covariates were extracted from facial movement of brief video recordings of 127 patients on medical appointments. As the main result, Random Machines showed a superior predictive capacity than methods XGB (extreme gradient boosting), RF (random forest), DMLP (deep multilayer perceptron), SVM and LR (logistic regression). Project in partnership with LIM-27, Institute of Psychiatry – USP, Wellcome Trust research funding.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><br></div></div>