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1
Evolutionary ensembles for imbalanced learning
Evolutionary ensembles for imbalanced learning
Material Type:
Tese de Doutorado 		Adicionar ao Meu Espaço

Evolutionary ensembles for imbalanced learning

Fernandes, Everlandio Rebouças Queiroz

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2018-08-13

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

2
Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams
Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams
Material Type:
Tese de Doutorado 		Adicionar ao Meu Espaço

Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams

Garcia, Kemilly Dearo

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2021-04-16

Acesso online

3
Exploring the intersections between Information Visualization and Machine Learning
Exploring the intersections between Information Visualization and Machine Learning
Material Type:
Dissertação de Mestrado 		Adicionar ao Meu Espaço

Exploring the intersections between Information Visualization and Machine Learning

Corrêa, Igor Bueno

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2018-10-10

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

4
Machine Learning Tools for Bioinformatics Problems
Machine Learning Tools for Bioinformatics Problems
Material Type:
Tese de Doutorado 		Adicionar ao Meu Espaço

Machine Learning Tools for Bioinformatics Problems

Padilha, Victor Alexandre

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2020-10-01

Acesso online

5
Exploration of non-coding RNA in complex microbial communities with machine learning
Exploration of non-coding RNA in complex microbial communities with machine learning
Material Type:
Tese de Doutorado 		Adicionar ao Meu Espaço

Exploration of non-coding RNA in complex microbial communities with machine learning

Santos, Anderson Paulo Avila

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2024-06-10

Acesso online

6
BioAutoML: Democratizing Machine Learning in Life Sciences
BioAutoML: Democratizing Machine Learning in Life Sciences
Material Type:
Tese de Doutorado 		Adicionar ao Meu Espaço

BioAutoML: Democratizing Machine Learning in Life Sciences

Bonidia, Robson Parmezan

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2024-01-31

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

7
An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning
An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning

Adriano Rivolli Jesse Read; Carlos Soares; Bernhard Pfahringer; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho

Machine Learning Dordrecht : Springer v. 109, n. 8, p. 1509-1563, Aug. 2020

Dordrecht 2020

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-2998614 )(Acessar)

8
Lessons learned from the NeurIPS 2021 MetaDL challenge backbone fine-tuning without episodic meta-learning dominates for few-shot learning image classification
Lessons learned from the NeurIPS 2021 MetaDL challenge backbone fine-tuning without episodic meta-learning dominates for few-shot learning image classification
Material Type:
Artigo de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

Lessons learned from the NeurIPS 2021 MetaDL challenge backbone fine-tuning without episodic meta-learning dominates for few-shot learning image classification

Adrian El Baz Ihsan Ullah; Edesio Alcobaça; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; Hong Chen; Fábio Ferreira; Henry Gouk; Chaoyu Guan; Isabelle Guyon; Timothy Hospedales; Shell Hu; Mike Huisman; Frank Hutter; Zhengying Liu; Felix Mohr; Ekrem Öztürk; Jan N. van Rijn; Haozhe Sun; Xin Wang; Wenwu Zhu; Conference on Neural Information Processing Systems - NeurIPS (35. 2021 Online); NeurIPS 2021 Competitions and Demonstrations Track (2021 Online)

Proceedings of Machine Learning Research : PMLR Brookline : Microtome Publishing v. 176, p. 80-96, 2022

Brookline Microtome Publishing 2022

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9
Machine learning techniques for ocular errors analysis
Machine learning techniques for ocular errors analysis
Material Type:
Artigo de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

Machine learning techniques for ocular errors analysis

Giampaolo L Libralão Oswaldo C P Almeida; Antonio Valerio Netto; Alexandre Cláudio Botazzo Delbem; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; IEEE Machine Learning for Signal Processing Workshop (2004 São Luiz)

Los Alamitos IEEE 2004

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-1454166 ) e outros locais(Acessar)

10
An online learning technique for coping with novelty detection and concept drift in data streams
An online learning technique for coping with novelty detection and concept drift in data streams
Material Type:
Artigo de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

An online learning technique for coping with novelty detection and concept drift in data streams

Eduardo J. Spinosa André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho; João Gama; International Workshop on Knowledge Discovery from Data Streams (3. 2006 Pennsylvania); International Conference on Machine Learning (23. 2006 Pennsylvania)

Proceedings Pittsburg, CA : ICML, 2006

Pittsburg, CA ICML 2006

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-1564489 ) e outros locais(Acessar)

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Deste Autor:

  1. Carvalho, A
  2. Mastelini, S
  3. Gama, J
  4. Bonidia, R
  5. Garcia, L

Neste Assunto:

  1. Aprendizado Computacional
  2. Inteligência Artificial
  3. Bioinformática
  4. Ensino E Aprendizagem
  5. Algoritmos Genéticos

  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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