[ABE-L] Seminário PIPGEs com Anderson Ara: 17/4 (sexta) às 14hs na Sala 6 do CINA-UFSCar

[Rafael Izbicki]

Caros,

Na sexta-feira, 17 de abril às 14hs, teremos o seguinte seminário do
Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística (PIPGEs) da
UFSCar-USP.

*Nome:* Anderson Ara (DEST-UFPR)

*Título:* Uma Abordagem de Aprendizado Ativo com SVM para Detecção de Risco
de Psicose

*Resumo:* Este trabalho propõe uma abordagem de Aprendizado Ativo (Active
Learning) para aprimorar modelos de Support Vector Machine (SVM),
priorizando observações mais informativas ao longo do treinamento. Em vez
de utilizar amostragem aleatória, o método direciona o aprendizado para
regiões de maior incerteza e relevância no espaço das variáveis de entrada.
A seleção iterativa de observações permite um uso mais eficiente dos dados,
promovendo um processo adaptativo e orientado pela contribuição potencial
de cada observação. Como consequência, o modelo pode alcançar bom
desempenho preditivo em um conjunto de dados reduzido. A abordagem é
ilustrada em um problema de identificação de indivíduos em estado de risco
para psicose (At-Risk Mental States), evidenciando o potencial do método em
contextos clínicos nos quais a observação da variável resposta pode ser
custosa ou limitada.

Minibio: Professor Adjunto da Universidade Federal do Paraná (UFPR), campus
Curitiba-PR, Departamento de Estatística (DEst) do Setor de Ciências
Exatas. Graduado (2009) e Mestre (2011) em Estatística pela Universidade
Federal de São Carlos (UFSCar). Doutor em Estatística (2016) através dos
Programas de Pós-graduação em Estatística (PPGEst-UFSCar) e Pós-graduação
em Ciência da Computação (PPG-CC-UFSCar). Foi Professor Visitante na
University of Toronto (UofT), Toronto-ON, Canadá (2023), Professor Adjunto
da Universidade Federal da Bahia (2017-2021) e Professor da Faculdade de
Tecnologia SENAI-SP (2009-2015). Docente da Especialização em Data Science
& Big Data (DSBD-UFPR) e Especialização em Inteligência Artificial
Generativa (GenIA-UFPR). Pesquisador do Programa de Pós-Graduação em
Informática (PPGInf-UFPR) na linha de Ciência de Dados e do Programa de
Pós-Graduação em Métodos Numéricos (PPGMNE-UFPR) na linha de Métodos
Estatísticos. Atua principalmente nas seguintes áreas: Aprendizado
Estatístico de Máquina, Inferência Estatística e Big Data Analytics. Possui
mais de 50 artigos publicados na área de ciência de dados e mais de 20
prêmios nacionais e internacionais. Bolsista MEC/FNDE (2022-2028). Maiores
detalhes em leg.ufpr.br/~ara.

*Local:* Sala 6 do CINA-UFSCar (São Carlos)

Todos são bem-vindos!
          Rafael

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Rafael Izbicki
Associate Professor | Vice Director of Graduate Studies
Department of Statistics
Federal University of São Carlos (UFSCar)
https://rafaelizbicki.com/
https://small-research.github.io/website
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