[ABE-L] Fwd: Fw: Academic Seminar: Data Science with Anderson Ara (UFPR)

[Hedibert Lopes]

Bom dia a todos,

O professor Anderson Ara dará uma palestra no Insper nesta quinta-feira
entre 12h e 13h30 no nosso Ciclo de Seminários de Ciências de Dados e
Decisão.

Anderson falará sobre "Active learning with SVM for identifying individuals
at risk of Psychosis".

O link do zoom para a apresentação será https://zoom.us/j/95781336030 com
senha de acesso 290524.

Nosso seminário acontece desde 2018 e a lista de palestrantes se encontra
aqui: https://www.insper.edu.br/pt/pesquisa/seminarios-academicos

Agenda para 2026:

05/02 - Tiago Fernandes Soares (Insper)
05/03 - Elisangela Lizzi (UTFPR)
02/04 - Anderson Ara (UFPR)
07/05 - Magno Tairone (Insper)
04/06 - Maria Concepcion Ausin (UC3M)
06/08 - Laís Freitas (Fiocruz)
04/09 - José Heleno Faro (Insper)
02/10 - Yasmin Cavaliere (Insper)
06/11 - Thiago Rodrigo Ramos (UFScar)

Atenciosamente,
Hedibert




[image: Logo Insper]

Insper
<https://e.allin.insper.edu.br/bendar/?atmca=10094556&atmme=339&atmte=1&atmso=ck&utm_content=277659976&atmem=cm9kcmlnb2ZzM0BpbnNwZXIuZWR1LmJy>

[image:
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Accreditations
<https://e.allin.insper.edu.br/bendar/?atmca=10094556&atmme=339&atmte=1&atmso=ck&utm_content=277659977&atmem=cm9kcmlnb2ZzM0BpbnNwZXIuZWR1LmJy>

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Academic Programs
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*Title:* Active learning with SVM for identifying individuals at risk of
Psychosis



*Palestrante:* Anderson Ara
<https://scholar.google.com/citations?user=rNCpsvEAAAAJ&hl=pt-BR>

*Universidade:* UFPR <https://ufpr.br/>





*Abstract:* Este trabalho propõe uma abordagem de 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.



[image: Ã cone Data]

April 2, 2026

[image: Ã cone Hora]

12pm, São Paulo, Brasil (UTC/GMT -03:00)

[image: Ã cone Data]



410 room, 4th floor - Claudio Haddad Building

The seminar will be streamed at the link <https://zoom.us/j/95781336030>

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