[ABE-L] Seminário em EstatÃstica e Ciência de Dados - Departamento de EstatÃstica da UFBA
'Paulo Henrique Ferreira da Silva' via abe-l@ime.usp.br
abe-l em ime.usp.br
Sex Jun 3 13:03:24 -03 2022
Prezados Redistas,
Na próxima quinta-feira, dia 09 de junho, à s 14h00 , daremos continuidade aos Seminários em EstatÃstica e Ciência de Dados do Departamento de EstatÃstica da Universidade Federal da Bahia.
Este seminário será ministrado pela Profa. Dra. Gleici da Silva Castro Perdoná . Ela tem doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional (2006) pela Universidade de São Paulo (USP), mestrado em EstatÃstica (2001) pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) e graduação em Matemática (1994) pela Universidade Estadual de Londrina (UEL). Atualmente, é professora do Departamento de Medicina Social da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP-USP), Ribeirão Preto, Brasil. Ocupou a diretoria da Associação Brasileira de EstatÃstica (ABE) como tesoureira no biênio 2014-2016. Tem experiência na área de Probabilidade e EstatÃstica, com ênfase em Inferência Paramétrica, atuando principalmente nos seguintes temas: modelos de risco (longa duração), testes de sobrevivência acelerados, testes bootstrap, modelos de regressão e modelos de classificação.
Os detalhes do seminário são os seguintes:
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TÃtulo : Classificação supervisionada e RNA para atividades fÃsicas realizadas por gestantes registradas via dados do acelerômetro
Resumo : A atividade fÃsica, mesmo que de intensidade leve, é útil para a saúde da gestante e do feto durante a gravidez e após o parto. O risco de pré-eclâmpsia é reduzido, assim como os problemas após o parto e a prevalência de depressão pós-parto. à fundamental analisar a quantidade de atividade fÃsica entre gestantes de diversos nÃveis socioeconômicos e estilos de vida, a fim de compreender melhor os elementos que influenciam seus hábitos de atividade fÃsica, bem como ajudar a desenvolver novas diretrizes e regulamentações públicas. Esta pesquisa faz parte do projeto PPSUS-FAPESP N.2019/03984-8, que tem como objetivo definir e classificar as atividades fÃsicas realizadas por 150 gestantes na cidade de Ribeirão Pretos-SP no Sistema Ãnico de Saúde (SUS), com base em dados gerados por meio do uso de acelerômetros e de um aplicativo para registro das atividades fÃsicas realizadas. Para avaliar a necessidade de atividade fÃsica, foi desenvolvido um assistente virtual no projeto que visou acompanhar as gestantes nesse perÃodo e analisar sua atividade fÃsica e, com base nos resultados, poder apoiar recomendações para sua saúde neste perÃodo da vida da mulher. Em termos de análises estatÃsticas, foram aplicadas técnicas de limpeza e processamento de dados e, então, para classificação supervisionada, foram considerados alguns métodos de classificação como: LightGBM (tree-based gradient boosting) e redes neurais artificiais LSTM (Long Short-Term Memory). Dentre as conclusões, o treinamento foi realizado utilizando um perÃodo de 30 segundos (epoch) que é apontado como a abordagem com as melhores métricas de precisão para detecção dos movimentos. Alguns pontos fracos desta abordagem também foram identificados e possÃveis melhorias derivadas.
Palavras-chave: atividades fÃsicas, assistente virtual, rede LSTM, reconhecimento de padrões, LightGBM.
Coautores: Rafael B. Fazio (FMRP-USP) e Christoph M. Mitschka (ICMC-USP).
Data : 14h00 do dia 09 de junho de 2022
Transmissão ao vivo online em : http://meet.google.com/fvv-seen-mpu
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São todos bem-vindos!
Atenciosamente,
Lizandra Castilho Fabio
Paulo Henrique Ferreira
-------------- Pr�xima Parte ----------
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