Professora Assistente Doutor em regime RDIDP do Departamento de Estatística, Matemática Aplicada e Computação (DEMAC) do Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE) da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP). Possui graduação em Ciência da Computação (Universidade Paulista - UNIP, 2000), Mestrado em Ciência da Computação (Universidade Federal de São Carlos - UFSCar, 2003), Doutorado em Ciência da Computação (Universidade de São Paulo - USP/ICMC, 2007) e Pós-doutorado em Ciência da Computação (Universidade de São Paulo - USP/ICMC, 2014). Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: aprendizado de máquina e mineração de dados. Também atua como pesquisadora colaboradora do Laboratório de Inteligência Artificial Aplicada a Petróleo (LIAAP) no Centro de Geociências Aplicadas ao Petróleo (UNESPETRO), onde desenvolve projetos de pesquisa na área de Petróleo. Docente credenciada no PPGCC/UNESP (Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UNESP) desde 2018. (Fonte: Currículo Lattes)
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Dentre as técnicas de mineração de dados encontra-se a associação, a qual identifica todos os relacionamentos intrínsecos contidas no conjunto de dados. Entretanto, essa característica, vantajosa por um lado, faz com que um grande número de padrões seja gerado. Assim, o pós-processamento das regras descobertas se torna um importante tópico, uma vez que há a necessidade de se validar as re…
Os classificadores associativos (CAs) são modelos preditivos baseados em regras de associação (RAs). Os algoritmos desta família geram os modelos em três ou quatro etapas, sendo a segunda delas responsável por ranquear as regras de associação classificativas (RACs), um tipo especial de RA que contém como consequente uma classe. Esta etapa é comumente realizada por meio de duas medidas obj…
A classificação associativa, a qual vem sendo muito utilizada em diversos domínios, visa a obtenção de um modelo preditivo em que o processo é baseado na extração de regras de associação (RAs). A geração do modelo ocorre em etapas, sendo uma delas voltadas a ordenar e podar um conjunto de regras. No que se refere a ordenação, uma das soluções é ranquear as regras por meio de medidas objet…
Muitas medidas de avaliação objetivas (MOs) foram propostas nos últimos anos como meio de pós-processar regras de associação. Desse modo, o primeiro desafio durante um processo de exploração é decidir qual MO utilizar. Para tanto, pode-se: (a) reduzir o número de MOs a serem selecionadas; (b) agregar valores de MOs em um único valor de importância como meio de não ter que selecionar uma M…
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| 5 | Bolsas no país concluídas |
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