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Itens para a visualização no momento 1-10 of 11
Transformers: teoria e viabilização
(2021-07)
Transformers atualmente representam uma das classes mais poderosas de modelos de aprendizado de máquina para processamento de linguagem natural (PLN). Neste trabalho, exploramos os conceitos teóricos por trás dessa arquitetura ...
Optimal transport for machine learning: theory and applications
(2021-03-25)
O que os operadores de produção de petróleo valorizam ao comprar produtos químicos?: uma análise sobre a percepção de valor na decisão de compra ou contratação de um provedor de especialidades químicas no mercado de óleo ...
Aplicação de otimização multi-objetivo em problemas de aprendizagem de máquinas para diminuição de discriminação
(2020-12)
Um dos principais desafios ao criar um simulador do comportamento humano consiste em suprimir a perpetuação ao de vieses discriminatórios presentes na tomada de decisão humana. Diversas abordagens para lidar com tal problema ...
Análises de convergência e consistência de métricas de ranqueamento
(2020-08-21)
Cada vez mais interagimos com sistemas de buscas e esses sistemas contam com uma base crescente de documentos para filtrar e ordenar. Para avaliar a qualidade desses sistemas, diversas métricas de ranqueamento estão ...
Modelagem de tópicos e interpretabilidade: uma proposta de visualização de resultados implementada em D3.js
(2020-04-24)
Nos últimos anos, diversos avanços foram promovidos no campo de modelagem de tópicos, seja por meio do desenvolvimento de novos algoritmos, seja em processos de avaliação, assim como pelo surgimento de novas ferramentas ...
Análise e previsão da evasão escolar do ensino médio através de dados públicos
(2019-12)
A evasão é um dos principais desafios educacionais no Brasil e tem seu auge na transição do ensino fundamental para o ensino médio. Segundo estudo do Insper1[3], um a cada 4 jovens de 15 a 17 anos interrompem sua trajetória ...
Numerical Solution of PDE’s Using Deep Learning
(2019-10-04)
This work presents a method for the solution of partial diferential equations (PDE’s) using neural networks, more specifically deep learning. The main idea behind the method is using a function of the PDE itself as the ...
Seleção online de portfólio de criptoativos por meio de aprendizado por reforço
(2019-05-06)
Este trabalho se propôs a ampliar o entendimento do framework de Reinforcement Learning concebido por Jiang et al. (2017) para o problema de seleção online de portfólio. Ao substituir o Bitcoin do trabalho original por um ...
Using supervised machine learning and sentiment analysis techniques to predict homophobia in portuguese tweets
(2018-04-16)
Este trabalho estuda a identificação de tweets homofóbicos, utilizando uma abordagem de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. O objetivo é construir um modelo preditivo que possa detectar, com razoável ...
Random forest em dados desbalanceados: uma aplicação na modelagem de churn em seguro saúde
(2017-03-27)
In this work we study churn in health insurance, that is predicting which clients will cancel the product or service within a preset time-frame. Traditionally, the probability whether a client will cancel the service is ...
