<div dir="ltr"><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature">Caros,<br><br>Na próxima sexta-feira (07 de Junho, às 13:30h) o ciclo de Seminários do Departamento de Estatística da UFMG terá a apresentação do Dra. Raquel Borges da Intel - USA.<br><br>Dr. Raquel Borges é formada em Estatística pela UFJF, com mestrado em Estatística pela UFMG, e doutorado em Estatística pela Purdue University, orientada pelo Dr. Arman Sabbaghi. Ela é cientista de dados na Intel Corporation desde 2019. Suas áreas de interesse são Dados Complexos, Inferência Bayesiana, Interpretabilidade e Manufatura Aditiva.<br><br>Title: Generalized predictive comparisons for complex model interpretation<br><br>Machine learning algorithms and models constitute the dominant set of predictive methods for a wide range of complex, real-world processes and domains. However, in general, it is difficult to interpret and validate the patterns and insights inferred by the models. We propose a methodology based on generalized predictive comparisons to interpret multiple inputs and interesting functional forms of them to learn and interpret underlying relationships between inputs and the outcome that are inferred by complex models. We demonstrate the broad scope and significance of our generalized predictive comparison methodology by illustrative simulations and case studies.<br><br>O seminário será transmitido ao vivo pelo canal do Youtube "Seminários DEST - UFMG".<br><br><a href="https://www.youtube.com/@seminariosdest-ufmg">https://www.youtube.com/@seminariosdest-ufmg</a><br><br>Att,<br>Marcos Prates<br></div></div>