Mineração de Dados e Aprendizagem de Máquina com Sensores
Título: Mineração de Dados e Aprendizagem de Máquina com Sensores, com o Prof. Vinicius M. A. Souza, PUCPR.
Transmissão: https://youtu.be/A8LtIzYZc4k
Resumo: O surgimento de novas tecnologias tem tornado cada um de nós uma rica fonte de dados. Em poucos dias, uma única pessoa pode gerar um grande volume de dados obtidos por sensores ao seu redor, como atividades físicas utilizando um smartwatch, deslocamentos registrados por um GPS, consumo de energia registrado por medidores inteligentes, interações em redes sociais, realização de exames médicos, etc. Em boa parte dos casos, estes sensores armazenam dados contínuos e sequencialmente ordenados conhecidos como séries temporais. Nesta apresentação serão discutidas algumas pesquisas que ilustram como tarefas de mineração de dados e técnicas de aprendizagem de máquina podem ser utilizadas para o desenvolvimento de aplicações inteligentes envolvendo dados de séries temporais obtidos por sensores em áreas como saúde pública, entomologia, transportes e monitoramento de eventos naturais.
Bio: Desde 2021, é professor adjunto do Programa de Pós-Graduação em Informática da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PPGIa/PUCPR). Anteriormente, foi pesquisador de pós-doutorado na Universidade do Novo México (UNM), Estado Unidos. É doutor em Ciências de Computação e Matemática Computacional pelo ICMC-USP com período de estágio sanduíche na Universidade do Porto em Portugal. Trabalha com Aprendizagem de Máquina e Mineração de Dados desde 2010, publicando os resultados de suas pesquisas em relevantes conferências da área como ACM SIGKDD, IEEE ICDM e SIAM SDM e em periódicos como Data Mining and Knowledge Discovery, Knowledge Information Systems e ACM TKDD. Já foi financiado pela CAPES, FAPESP, NSF e USAID.
