Análise de Padrões em Dados
Linhas de pesquisa:
- Agrupamento de dados (clustering)
- Algoritmos paralelos e distribuídos para análise escalável de dados
- Análise de redes sociais
- Aprendizado de máquina: ativo, indutivo e transdutivo
- Aprendizado de máquina: não-supervisionado, semisupervisionado e supervisionado
- Aprendizado estatístico: métodos bayesianos
- Aprendizado por transferência e aprendizado de classe única
- Bioinformática
- Classificação de padrões
- Detecção de anomalias e outliers
- Ensembles: classifiers, clusterings and outlier detectors
- Mineração de dados: dados estruturados, não estruturados e mistos
- Mineração de dados: não-supervisionada, semisupervisionada e supervisionada
- Mineração de fluxos de dados (data streams)
- Mineração de grafos e de texto
- Preparação de dados: imputação, seleção de atributos, redução de dimensionalidade, etc.
- Redes complexas e sistemas dinâmicos
- Regressão não-Linear
- Sistemas de recomendação
- Transfer learning
Análise de Padrões em Dados
Laboratório de Padrões em Dados
Integrantes
||pessoa||5608282||pessoa||
||pessoa||5774069||pessoa||