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 ...

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 ...

O objetivo deste trabalho concentra-se em modelar o nicho ambiental de vetores do vírus da Dengue em nível municipal. Isto é realizado através de métodos baseados em árvores de decisão. Os métodos são famosos pela sua ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

Neste trabalho é proposta uma metodologia para estimar distâncias entre pontos de dados mistos, contínuos e categóricos, contendo dados faltantes. Estimação de distâncias é a base para muitos métodos de regressão/classificação, ...