Possui graduação em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2002), mestrado em Informática Aplicada pela Universidade de Fortaleza (2009) e doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (USP), na linha de pesquisa Inteligência Computacional. Durante o doutorado realizou dois estágios de pesquisa no exterior. Sendo o primeiro na Universidade de Birmingham (Inglaterra) sob supervisão do Prof. Xin Yao e o segundo na Universidade de Leiden (Holanda) sob supervisão do Prof. Joost Kok. Tem experiência acadêmica na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial atuando principalmente nos seguintes temas: agrupamento de dados, reconhecimento de padrões, mineração de dados, comitês de classificadores e algoritmos evolutivos. Fora da área acadêmica tem experiência em Teste de Software resultado de atuação profissional no Banco do Nordeste S.A. por 10 anos. (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a) |
| Mais itensMenos itens |
| TITULO |
| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ): |
| Mais itensMenos itens |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
Após alcançar R$ 1,25 bilhões em 2015, o mercado brasileiro de entregas em domicílio de restaurantes via aplicativos online deve alcançar R$ 12 bilhões em 2021. Apesar do expressivo crescimento, a maior parte dos restaurantes não alcançará a escala mínima para justificar o alto investimento em veículos e motoboys, acarretando uma seleção natural dos restaurantes mais caros. Em consequênci…
Em aplicações de análise de crédito, as bases de dados em geral são fortemente desbalanceadas, apresentando quantidade essencialmente maior de exemplos de cliente adimplentes do que da classe de inadimplentes. Bases desbalanceadas comprometem o desempenho da maioria dos algoritmos clássicos de classificação, porque assumem uma distribuição de exemplos equilibrada entre os grupos e que o c…
Em muitos problemas práticos de classificação, o conjunto de dados a ser utilizado para a indução de um classificador é significativamente desbalanceado. Isso ocorre quando a quantidade de exemplos de determinada classe é muito inferior à(s) da(s) outra(s) classe(s). Conjuntos de dados desbalanceados podem comprometer o desempenho da maioria dos algoritmos clássicos de classificação, uma …
Em muitos problemas práticos de classificação, o conjunto de dados a ser utilizado para a indução de um classificador é significativamente desbalanceado. Isso ocorre quando a quantidade de exemplos de determinada classe é muito inferior à(s) da(s) outra(s) classe(s). Conjuntos de dados desbalanceados podem comprometer o desempenho da maioria dos algoritmos clássicos de classificação, uma …
| 2 | Bolsas no país concluídas |
| 2 | Bolsas no exterior concluídas |
| 4 | Todas as Bolsas |
| Processos vinculados | |
CV Lattes