Ana Carolina Lorena nacionalidade brasileira

Universidade Federal de São Paulo

Instituto de Ciência e Tecnologia

Programa de Pós-Graduação: Ciência da Computação

E-Mail: aclorena@unifesp.br


202
40
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De 2020 a 2024
Trabalhos publicados

Resumo

possui graduação em Ciência de Computação pela Universidade de São Paulo (2001), doutorado em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo - São Carlos (2006) e pós-doutorado em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo - São Carlos (2007). Foi docente da Universidade Federal do ABC de 2007 a 2012 e da Universidade Federal de São Paulo de 2012 a 2018. Atualmente é Professora Associada no Instituto Tecnológico de Aeronáutica. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: mineração de dados, aprendizado de máquina supervisionado e ciência de dados.

Fonte: Lattes CNPq

Nomes em citações bibliográficas

LORENA, A. C.;Lorena, Ana Carolina;Lorena, Ana C.;CAROLINA LORENA, ANA;LORENA, ANA C


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Formação

  • Doutorado em Ciência da Computação

    Investigação de estratégias para a geração de máquinas de vetores de suporte multiclasses

    Orientação: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho

    Universidade de São Paulo - São Carlos

      Desde 2006

  • Graduação em Ciência de Computação

    Utilização de Modelos de Redes Neurais Associados a Imagens para Navegação de Robôs Móveis

    Orientação: Roseli Aparecida Francelin Romero

    Universidade de São Paulo

    1997 a 2001

  • Produção


    2023


    • Optimal selection of benchmarking datasets for unbiased machine learning algorithm evaluation

      Artigo publicado

      Autores: João Luiz Junho Pereira; Kate Smith-Miles; Mario Andres Muñoz; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2023

      Fonte: DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY (DORDRECHT. ONLINE) , v. 1 , p. 1

    • Trusting my predictions: on the value of Instance-Level analysis

      Artigo publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; Pedro Yuri Arbs Paiva; PRUDÊNCIO, RICARDO B. C.

      Conteúdo completo

      2023

      Fonte: ACM COMPUTING SURVEYS , v. 1 , p. 1

    • Discovery Science 26th International Conference, DS 2023 Porto, Portugal, October 9?11, 2023 Proceedings

      Livro publicado ou organizado

      Autores: Albert Bifet; Ana Carolina Lorena; Rita P. Ribeiro; João Gama; Pedro Henriques Abreu

      Conteúdo completo

      2023

      Fonte:

    • Model performance prediction: a Meta-Learning approach for concept drift detection

      Trabalhos em eventos

      Autores: Fernanda Amaral Melo; CARVALHO, ANDRÉ C P L F; Ana Carolina Lorena; GARCIA, LUIS PAULO F.

      2023

      Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence, Proceedings of the 18th International Conference on Hybrid Artificial Intelligent Systems (HAIS) , p. 51

    • A framework for characterizing what makes an instance hard to classify

      Trabalhos em eventos

      Autores: Maria Gabriela Valeriano; Pedro Yuri Arbs Paiva; KIFFER, CARLOS R. V.; Ana Carolina Lorena

      2023

      Fonte: Lecture Notes in Computer Science, proceedings of the Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS 2023) , p. 353

    • Machine teaching: an explainable machine learning model for individualized education

      Trabalhos em eventos

      Autores: Eduardo Vargas Ferreira; Ana Carolina Lorena

      2023

      Fonte: Lecture Notes in Computer Science, proceedings of the Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS 2023) , p. 321

    • (ACCEPTED) Talking with the doctor: Understanding and communicating models performance in healthcare

      Trabalhos em eventos

      Autores: Maria Gabriela Valeriano; KIFFER, CARLOS R. V.; Ana Carolina Lorena

      2023

      Fonte: Lecture Notes in Networks and Systems, World Conference on Smart Trends in Systems, Security and Sustainability (WorldS4 2023) , p. 1

    • Collecting Meta-Data from the OpenML Public Repository

      Trabalhos em eventos

      Autores: Nathan F. Carvalho; André A. Gonçalves; Ana Carolina Lorena

      2023

      Fonte: Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2023) , p. 610

    • (ACCEPTED) Improving the Performance of Machine Learning Models Through a Data-centric Approach

      Trabalhos em eventos

      Autores: VALERIANO, MARIA GABRIELA; KIFFER, CARLOS R. V.; Ana Carolina Lorena

      2023

      Fonte: Anais do Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2023) , p. 1

    • (ACEITO) Comparação entre aplicação de modelo linear e algoritmo genético em agrupamento de pacientes com agravamento de COVID-19 em São José dos Campos

      Trabalhos em eventos

      Autores: Arthur Dantas Mangussi; Patricia Shizue Matsumura Ueda; Lucas de Abreu Julião; Victor Castro Nacif de Faria; Ana Carolina Lorena

      2023

      Fonte: Anais do Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2023) , p. 1

    • (ACCEPTED) Meta-Learning To Recommend Lin-Kernighan-Based Heuristics For the Traveling Salesman Problem

      Trabalhos em eventos

      Autores: Victor Castro Nacif de Faria; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset; Ana Carolina Lorena

      2023

      Fonte: Anais do Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2023) , p. 1

    • Complexity-driven sampling for Bagging

      Trabalhos em eventos

      Autores: Carmen Lancho; DE SOUTO, MARCILIO C. P.; Ana Carolina Lorena; Isaac Martín de Diego

      2023

      Fonte: Proceedings of The 24th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL 2023), Lecture Notes in Computer Science , p. 1


    2022


    • Resolução de Problemas via Modelagem Matemática: metodologia ativa, pesquisa e extensão em uma disciplina conjunta da graduação e da pós-graduação

      Trabalhos em eventos

      Autores: SALLES NETO, LUIZ LEDUINO DE; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2022

      Fonte:

    • Community-based anomaly detection using spectral graph filtering

      Artigo publicado

      Autores: Rodrigo Francisquini; Ana Carolina Lorena; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset

      Conteúdo completo

      2022

      Fonte: APPLIED SOFT COMPUTING , v. 118 , p. 108489

    • A joint learning approach for genomic prediction in polyploid grasses

      Artigo publicado

      Autores: AONO, ALEXANDRE HILD; JANK, LIANA; BARRIOS, SANZIO CARVALHO LIMA; DO VALLE, CACILDA BORGES; CHIARI, LUCIMARA; GARCIA, ANTONIO AUGUSTO FRANCO; KUROSHU, REGINALDO MASSANOBU; Ana Carolina Lorena; GORJANC, GREGOR; DE SOUZA, ANETE PEREIRA; FERREIRA, REBECCA CAROLINE ULBRICHT; MORAES, ALINE DA COSTA LIMA; LARA, LETÍCIA APARECIDA DE CASTRO; PIMENTA, RICARDO JOSÉ GONZAGA; COSTA, ESTELA ARAUJO; PINTO, LUCIANA ROSSINI; LANDELL, MARCOS GUIMARÃES DE ANDRADE; SANTOS, MATEUS FIGUEIREDO

      Conteúdo completo

      2022

      Fonte: Scientific Reports , v. 12 , p. 1

    • MACHINE LEARNING FOR CROP SCIENCE: APPLICATIONS AND PERSPECTIVES IN MAIZE BREEDING

      Artigo publicado

      Autores: HILD AONO, ALEXANDRE; GONZAGA PIMENTA, RICARDO JOSÉ; FRANCISCO, FELIPE ROBERTO; PEREIRA DE SOUZA, ANETE; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2022

      Fonte: REVISTA BRASILEIRA DE MILHO E SORGO (ONLINE) , v. 21 , p. e1257

    • Relating instance hardness to classification performance in a dataset: a visual approach

      Artigo publicado

      Autores: Pedro Yuri Arbs Paiva; Camila Castro Moreno; Kate Smith-Miles; Maria Gabriela Valeriano; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2022

      Fonte: MACHINE LEARNING , v. 1 , p. 1

    • Comparação de Soluções para Seleção de Atributos de Dados: Uma Aplicação em Base de Casos de Gravidade de Pacientes de Covid-19

      Trabalhos em eventos

      Autores: Victor Castro Nacif de Faria; VALERIANO, MARIA GABRIELA; KIFFER, CARLOS R. V.; Ana Carolina Lorena; Edson Luiz França Senne

      2022

      Fonte: Anais do 54° Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2022) , p. 1

    • Supporting Decision Making in Health Scenarios with Machine Learning Models

      Trabalhos em eventos

      Autores: VALERIANO, MARIA GABRIELA; KIFFER, CARLOS R. V.; Ana Carolina Lorena

      2022

      Fonte: Anais do 54° Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2022) , p. 1

    • Characterizing instance hardness in classification and regression problems

      Trabalhos em eventos

      Autores: Gustavo P. Torquette; Victor de Sá Nunes; Pedro Yuri Arbs Paiva; Lourenço B. Cunha Neto; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2022

      Fonte: Anais do Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe) 2022 , p. 1

    • A Network Modeling and Analysis of COVID-19 Hospital Patient Data

      Trabalhos em eventos

      Autores: Filipe Loyola Lopes; Ronaldo Lopes Inocêncio Júnior.; Victor Castro Nacif de Faria; VERRI, FILIPE A. N.; Ana Carolina Lorena

      2022

      Fonte: Springer Proceedings in Mathematics & Statistics - IJCIEOM 2022: Industrial Engineering and Operations Management , p. 333

    • Generating Diverse Clustering Datasets with Targeted Characteristics

      Trabalhos em eventos

      Autores: Luiz Henrique dos Santos Fernandes; Kate Smith-Miles; Ana Carolina Lorena

      2022

      Fonte: BRACIS 2022 - Lecture Notes in Computer Science book series (LNAI,volume 13653) , p. 398

    • Analysis of COVID-19 severity prognosis using hospital data

      Trabalhos em eventos

      Autores: Filipe Loyola Lopes; Adriano Gaspar; Ana Carolina Lorena

      2022

      Fonte: Anais do International Joint Conference on Industrial Engineering and Operations Management , p. 1

    • Justiça nas previsões de modelos de Aprendizado de Máquina: um estudo de caso com dados de reincidência criminal

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ronaldo Lopes Inocêncio Júnior.; Leonardo Silveira; Victor Castro Nacif de Faria; Ana Carolina Lorena

      2022

      Fonte: Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022) , p. 1

    • Let the data speak: analysing data from multiple health centers of the São Paulo metropolitan area for COVID-19 clinical deterioration prediction

      Trabalhos em eventos

      Autores: VALERIANO, MARIA GABRIELA; KIFFER, CARLOS R. V.; HIGINO, GIANE; ZANAO, PALOMA; BARBOSA, DULCE A.; MOREIRA, PATRICIA A.; SANTOS, PAULO CALEB J. L.; GRINBAUM, RENATO; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2022

      Fonte: 2022 22nd IEEE International Symposium on Cluster, Cloud and Internet Computing (CCGrid) , p. 948


    2021


    • Assessing the data complexity of imbalanced datasets

      Artigo publicado

      Autores: BARELLA, VICTOR H.; GARCIA, LUÍS P.F.; de Souto, Marcilio C.P.; Ana Carolina Lorena; de Carvalho, André C.P.L.F.

      Conteúdo completo

      2021

      Fonte: INFORMATION SCIENCES , v. 553 , p. 83

    • An Instance Space Analysis of Regression Problems

      Artigo publicado

      Autores: Mario Andres Muñoz; Tao Yan; Matheus R. Leal; Kate Smith-Miles; Ana Carolina Lorena; Gisele Pappa; Rômulo Madureira Rodrigues

      Conteúdo completo

      2021

      Fonte: ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data , v. 15 , p. 1

    • Towards Understanding Clustering Problems and Algorithms: An Instance Space Analysis

      Artigo publicado

      Autores: Luiz Henrique dos Santos Fernandes; Ana Carolina Lorena; Kate Smith-Miles

      Conteúdo completo

      2021

      Fonte: Algorithms , v. 14 , p. 95

    • Inteligência Artificial: uma abordagem de Aprendizado de Máquina

      Livro publicado ou organizado

      Autores: katti faceli; Ana Carolina Lorena; João Gama; Tiago A. Almeida; André C. P. L. F. de Carvalho

      2021

      Fonte:

    • Automatic recovering the number k of clusters in the data by active query selection

      Trabalhos em eventos

      Autores: SOUSA, HERIO; DE SOUTO, MARCILIO C. P.; Reginaldo M. Kuroshu; Ana Carolina Lorena

      2021

      Fonte: Proceedings of the ACM Symposium on Applied Computing (SAC) - Machine Learning track , p. 1021

    • A study of the correlation of metafeatures used for metalearning

      Trabalhos em eventos

      Autores: Adriano Rivolli; GARCIA, LUIS PAULO F.; Ana Carolina Lorena; CARVALHO, ANDRÉ C P L F

      2021

      Fonte: Advances in Computational Intelligence. IWANN 2021. Lecture Notes in Computer Science , p. 471

    • Evaluating Data Characterization Measures for Clustering Problems in Meta-learning

      Trabalhos em eventos

      Autores: Luiz Henrique dos Santos Fernandes; Marcílio Carlos Pereira de Souto; Ana Carolina Lorena

      2021

      Fonte: Lecture Notes in Computer Science, Proceedings of the 28th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP) , p. 1

    • Using instance hardness measures in curriculum learning

      Trabalhos em eventos

      Autores: Gustavo Henrique Nunes; Gustavo Oliveira Martins; Carlos Henrique Q. Forster; Ana Carolina Lorena

      2021

      Fonte: Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021) , p. 1

    • Contrasting the Profiles of Easy and Hard Observations in a Dataset

      Trabalhos em eventos

      Autores: Camila Castro Moreno; Pedro Yuri Arbs Paiva; Gustavo Henrique Nunes; Ana Carolina Lorena

      2021

      Fonte: Proceedings 1st NeurIPS workshop on Data Centric AI (DCAI 2021) , p. 1

    • PyHard: a novel tool for generating hardness embeddings to support data-centric analysis

      Trabalhos em eventos

      Autores: Pedro Yuri Arbs Paiva; Kate Smith-Miles; Maria Gabriela Valeriano; Ana Carolina Lorena

      2021

      Fonte: Proceedings of the 1st NeurIPS Workshop on Data Centric AI (DCAI 2021) , p. 1

    • The 5th Brazilian Competition on Knowledge Discovery in Databases (KDD-BR 2021)

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; VERRI, FILIPE A. N.; ALMEIDA, TIAGO A.

      Conteúdo completo

      2021

      Fonte: Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021) , p. 787

    • PyHard

      Software

      Autores: Pedro Yuri Arbs Paiva; Ana Carolina Lorena

      2021

      Fonte:

    • A Multi-Learning Training Approach for distinguishing low and high risk cancer patients

      Artigo publicado

      Autores: POVOA, LUCAS VENEZIAN; CALVI, URIEL CAIRE BALAN; Ana Carolina Lorena; RIBEIRO, CARLOS HENRIQUE COSTA; DA SILVA, ISRAEL TOJAL

      Conteúdo completo

      2021

      Fonte: IEEE Access , v. 9 , p. 1

    • Using Machine Learning to support health system planning during the Covid-19 pandemic: a case study using data from São José dos Campos (Brazil)

      Artigo publicado

      Autores: Leila Abuabara; Maria Gabriela Valeriano; Carlos Roberto Veiga Kiffer; Horácio Hideki Yanasse; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2021

      Fonte: CLEI ELECTRONIC JOURNAL , v. 24 , p. 5


    2020


    • ?Boosting Meta-Learning with Simulated Data Complexity Measures

      Artigo publicado

      Autores: GARCIA, LUIS P. F.; Adriano Rivolli; Edesio Pinto de Souza Alcobaça Neto; Ana Carolina Lorena; CARVALHO, ANDRÉ C P L F

      Conteúdo completo

      2020

      Fonte: Intelligent Data Analysis , v. 24 , p. 1011

    • A Many-Objective Optimization Approach for Complexity-based Dataset Generation

      Trabalhos em eventos

      Autores: Thiago Rodrigues; Péricles B. C. de Miranda; PRUDÊNCIO, RICARDO B. C.; Ana Carolina Lorena; Andre Nascimento

      2020

      Fonte: IEEE Proceedings of the Conference on Evolutionary Computation (CEC 2020) , p. 1

    • Measuring instance hardness using data complexity measures

      Trabalhos em eventos

      Autores: José Luis Moreira Arruda; PRUDÊNCIO, RICARDO B. C.; Ana Carolina Lorena

      2020

      Fonte: Intelligent Systems. BRACIS 2020. Lecture Notes in Computer Science , p. 483

    • Sample Bias Effect on Meta-Learning

      Trabalhos em eventos

      Autores: Mariane Salomão dos Reis; Ana Carolina Lorena

      2020

      Fonte: Anais do ENIAC 2020 , p. 294

    • Using Deep Learning for Filtering Meteors from Night Sky Image Captures

      Trabalhos em eventos

      Autores: Yuri Oliveira Galindo; Marcelo De Cicco; Marcos Gonçalves Quiles; Ana Carolina Lorena

      2020

      Fonte: Neural Information Processing. ICONIP 2020. Communications in Computer and Information Science , p. 460

    • Uma Introdução ao Meta-aprendizado

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; GARCIA, LUIS P. F.

      2020

      Fonte: Anais da I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial de São Paulo , p. 43


    2019


    • New label noise injection methods for the evaluation of noise filters

      Artigo publicado

      Autores: GARCIA, LUIS PAULO F.; Jens Lehmann; CARVALHO, ANDRÉ C P L F; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2019

      Fonte: KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS , v. 163 , p. 693

    • How Complex Is Your Classification Problem?

      Artigo publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; GARCIA, LUIS PAULO FAINA; Jens Lehmann; Marcílio Carlos Pereira de Souto; Tin Kam Ho

      Conteúdo completo

      2019

      Fonte: ACM COMPUTING SURVEYS , v. 52 , p. 1

    • Data complexity measures in feature selection

      Trabalhos em eventos

      Autores: OKIMOTO, LUCAS C.; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2019

      Fonte: 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1

    • Exploring Artificial Neural Networks: A Data Complexity Perspective

      Trabalhos em eventos

      Autores: ZORZI, LUCAS P.; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2019

      Fonte: 2019 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 830

    • Meteor detection using deep convolutional neural networks

      Trabalhos em eventos

      Autores: Thiago Cesar Marsola; Ana Carolina Lorena

      2019

      Fonte: Anais do Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI 2019) , p. 1


    2018


    • Automatic Design of Evolutionary Algorithms Based on Entropy Triggers

      Trabalhos em eventos

      Autores: RIBEIRODA SILVA, GUILHERME; BASGALUPP, MARCIE P.; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2018

      Fonte: 2018 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) , p. 1

    • Gene Essentiality Prediction Using Topological Features From Metabolic Networks

      Trabalhos em eventos

      Autores: NAGAI, JAMES SHINITI; SOUSA, HERIO; AONO, ALEXANDRE HILD; Ana Carolina Lorena; KUROSHU, REGINALDO MASSANOBU

      Conteúdo completo

      2018

      Fonte: 2018 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 91

    • Data Complexity Measures for Imbalanced Classification Tasks

      Trabalhos em eventos

      Autores: BARELLA, VICTOR H.; GARCIA, LUIS P. F.; DE SOUTO, MARCILIO P.; Ana Carolina Lorena; DE CARVALHO, ANDRE

      Conteúdo completo

      2018

      Fonte: 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1

    • Adaptive Biometric Systems using Ensembles

      Artigo publicado

      Autores: PISANI, PAULO H.; Ana Carolina Lorena; CARVALHO, ANDRÉ C P L F

      Conteúdo completo

      2018

      Fonte: IEEE INTELLIGENT SYSTEMS , v. PP , p. 1

    • Data complexity meta-features for regression problems

      Artigo publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; MACIEL, ARON I.; DE MIRANDA, PÉRICLES B. C.; Costa, Ivan G.; PRUDÊNCIO, RICARDO B. C.

      Conteúdo completo

      2018

      Fonte: MACHINE LEARNING , v. 107 , p. 209

    • Interdisciplinary Data Analysis

      Artigo publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; CANUTO, ANNE MAGALY DE PAULA

      Conteúdo completo

      2018

      Fonte: NEW GENERATION COMPUTING , v. 36 , p. 1

    • Using Complexity Measures to Determine the Structure of Directed Acyclic Graphs in Multiclass Classification

      Artigo publicado

      Autores: QUITERIO, THAISE M.; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2018

      Fonte: APPLIED SOFT COMPUTING , v. 65 , p. 428

    • Feature selection via Pareto multi-objective genetic algorithms

      Artigo publicado

      Autores: Spolaôr, Newton; Ana Carolina Lorena; Huei Diana Lee

      Conteúdo completo

      2018

      Fonte: APPLIED ARTIFICIAL INTELLIGENCE , v. 31 , p. 764

    • Using Complexity Measures to Evolve Synthetic Classification Datasets

      Trabalhos em eventos

      Autores: DE MELO, VINICIUS V.; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2018

      Fonte: 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1

    • Classifier Recommendation Using Data Complexity Measures

      Trabalhos em eventos

      Autores: GARCIA, LUIS P. F.; Ana Carolina Lorena; DE SOUTO, MARCILIO C. P.; HO, TIN KAM

      Conteúdo completo

      2018

      Fonte: 2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR) , p. 874

    • Deep Transfer Learning for Meteor Detection

      Trabalhos em eventos

      Autores: Yuri Oliveira Galindo; Ana Carolina Lorena

      2018

      Fonte: Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC) 2018 , p. 1

    • Detecting the presence of meteors in images: new collection and results

      Trabalhos em eventos

      Autores: Renato Moraes Silva; Ana Carolina Lorena; Tiago A. Almeida

      2018

      Fonte: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC) 2018 , p. 1

    • Can I make a wish?: a competition on detecting meteors in images

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; Daniel dos Santos Kaster; Ricardo Cerri; Elaine Ribeiro de Faria; Vinícius Veloso de Melo

      2018

      Fonte: Proceedings of KDMiLe 2018 , p. 1

    • A novel approach based on complex networks and machine learning techniques for a deeper biological insight into Parkinson?s gut metagenomics

      Trabalhos em eventos

      Autores: Alexandre H. Aono; Hério Sousa; James S. Nagai; Caroline Kie Ishimoto; Lucas Chesini Okimoto; Estela Araujo Costa; Ana Carolina Lorena; Reginaldo M. Kuroshu

      2018

      Fonte: Proceedings of X-meeting 2018 - 14th International Conference of the AB3C , p. 1

    • Uma Aplicação de Meta-Aprendizagem no Mercado Euro/Dólar

      Trabalhos em eventos

      Autores: Felipe de Almeida Duarte; Renato Cesar Sato; Ana Carolina Lorena

      2018

      Fonte: Anais do Workshop of Artificial Intelligence Applied to Finance , p. 1

    • ECol: complexity measures for supervised problems

      Software

      Autores: Ana Carolina Lorena

      2018

      Fonte:


    2017


    • Score normalization applied to adaptive biometric systems

      Artigo publicado

      Autores: Paulo Henrique Pisani; Norman Poh; CARVALHO, ANDRÉ C P L F; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2017

      Fonte: COMPUTERS & SECURITY , v. 70 , p. 565

    • Adaptive Algorithms applied to Accelerometer Biometrics in a Data Stream Context

      Artigo publicado

      Autores: PISANI, PAULO H.; Ana Carolina Lorena; CARVALHO, ANDRÉ C P L F

      Conteúdo completo

      2017

      Fonte: Intelligent Data Analysis (Print) , v. 21 , p. 353

    • The NoiseFiltersR Package: Label Noise Preprocessing in R

      Artigo publicado

      Autores: P Morales; Juan Luengo; GARCIA, LUIS PAULO F.; Ana Carolina Lorena; CARVALHO, ANDRÉ C P L F; HERRERA, FRANCISCO

      2017

      Fonte: R Journal , v. 9 , p. 219

    • Feature selection before EEG classification supports the diagnosis of Alzheimer’s disease

      Artigo publicado

      Autores: Lucas Remoaldo Trambaiolli; Newton Spolaôr; Ana Carolina Lorena; Renato Anghinah; João Ricardo Sato

      Conteúdo completo

      2017

      Fonte: CLINICAL NEUROPHYSIOLOGY , v. 128 , p. 2058

    • RC06 - Parque de Ciência e Tecnologia: a replicabilidade de conceitos científicos a partir de experimentos de baixo custo

      Artigo publicado

      Autores: ROQUE, ZULEIKA STEFÂNIA SABINO; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2017

      Fonte: HISTÓRIA DA CIÊNCIA E ENSINO: CONSTRUINDO INTERFACES , v. 16 , p. 33

    • GEEK: Grammatical Evolution for Automatically Evolving Kernel Functions

      Trabalhos em eventos

      Autores: SOUSA, ARUA DE M.; Ana Carolina Lorena; BASGALUPP, MARCIO P.

      2017

      Fonte: 2017 IEEE Trustcom/BigDataSE/ICESS , p. 941

    • Complexity Measures Effectiveness in Feature Selection

      Trabalhos em eventos

      Autores: OKIMOTO, LUCAS CHESINI; SAVII, RICARDO MANHAES; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2017

      Fonte: 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 91

    • Análise de Kernels para regressão dos dados do mercado Forex

      Trabalhos em eventos

      Autores: Felipe de Almeida Duarte; Renato Cesar Sato; Ana Carolina Lorena

      2017

      Fonte: Proceeding Series of the Brazilian Society of Applied and Computational Mathematics, v. 6, n. 1, 2018 , p. 10024-1

    • Noise detection in classification problems

      Trabalhos em eventos

      Autores: GARCIA, LUIS PAULO F.; Ana Carolina Lorena; CARVALHO, ANDRÉ C P L F

      2017

      Fonte: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - Concurso de Teses e Dissertações , p. 2391

    • Introdução à Computação: Hardware, Software e Dados

      Livro publicado ou organizado

      Autores: CARVALHO, ANDRÉ C P L F; Ana Carolina Lorena

      2017

      Fonte:

    • Extração de Conhecimento de Dados: Data Mining

      Livro publicado ou organizado

      Autores: João Gama; André C. P. L. F. de Carvalho; katti faceli; Ana Carolina Lorena; Márcia Oliveira

      2017

      Fonte:


    2016


    • Enhanced Template Update: Application to Keystroke Dynamics

      Artigo publicado

      Autores: PISANI, PAULO H.; Romain Giot; CARVALHO, ANDRÉ C P L F; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2016

      Fonte: Computers & Security , v. 60 , p. 134

    • Ensembles of label noise filters: a ranking approach

      Artigo publicado

      Autores: GARCIA, LUIS PAULO F.; Ana Carolina Lorena; Stan Matwin; CARVALHO, ANDRÉ C P L F

      Conteúdo completo

      2016

      Fonte: Data Mining and Knowledge Discovery (Dordrecht. Online) , v. 30 , p. 1192

    • Measuring the complexity of regression problems

      Trabalhos em eventos

      Autores: MACIEL, ARON I.; Costa, Ivan G.; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2016

      Fonte: 2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1450

    • Determining the Structure of Decision Directed Acyclic Graphs for Multiclass Classification Problems

      Trabalhos em eventos

      Autores: Thaíse Marques Quitério; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2016

      Fonte: IEEE Proceedings of the 2016 Brazilian Conference on Intelligent Systems , p. 1

    • Comparing ORB and AKAZE for visual odometry of unmanned aerial vehicles

      Trabalhos em eventos

      Autores: Daniel Rodrigues Roos; Elcio Hideiti Shiguemori; Ana Carolina Lorena

      2016

      Fonte: Proceedings of 4th Conference of Computational Interdisciplinary Sciences , p. 1


    2015


    • Ensemble of Adaptive Algorithms for Keystroke Dynamics

      Trabalhos em eventos

      Autores: PISANI, PAULO HENRIQUE; Ana Carolina Lorena; CARVALHO, ANDRE C.P.L.F. DE

      Conteúdo completo

      2015

      Fonte: 2015 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 310

    • Adapting Noise Filters for Ranking

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; GARCIA, LUIS PAULO FAINA; CARVALHO, ANDRE C.P.L.F. DE

      Conteúdo completo

      2015

      Fonte: 2015 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS) , p. 299

    • Filter Feature Selection for One-Class Classification

      Artigo publicado

      Autores: LORENA, LUIZ H N; CARVALHO, ANDRÉ C P L F; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2015

      Fonte: Journal of Intelligent & Robotic Systems , v. 80 , p. 227

    • Adaptive Positive Selection for Keystroke Dynamics

      Artigo publicado

      Autores: PISANI, PAULO HENRIQUE; Ana Carolina Lorena; DE CARVALHO, ANDRÉ C. P. L. F.

      Conteúdo completo

      2015

      Fonte: Journal of Intelligent & Robotic Systems , v. 80 , p. 277

    • Effect of label noise in the complexity of classification problems

      Artigo publicado

      Autores: GARCIA, LUIS PAULO F.; Carvalho, André C. P. L. F.; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2015

      Fonte: Neurocomputing (Amsterdam) , v. 160 , p. 108

    • Noise detection in the meta-learning level

      Artigo publicado

      Autores: Luís P. Garcia; Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      Conteúdo completo

      2015

      Fonte: Neurocomputing (Amsterdam) , v. 176 , p. 14

    • Using the One-vs-One decomposition to improve the performance of class noise filters via an aggregation strategy in multi-class classification problems

      Artigo publicado

      Autores: GARCIA, LUÍS P.F.; SÁEZ, JOSÉ A.; LUENGO, JULIÁN; Ana Carolina Lorena; de Carvalho, André C.P.L.F.; HERRERA, FRANCISCO

      Conteúdo completo

      2015

      Fonte: Knowledge-Based Systems , v. 90 , p. 153

    • Emphasizing Typing Signature in Keystroke Dynamics using Immune Algorithms

      Artigo publicado

      Autores: PISANI, PAULO H.; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2015

      Fonte: Applied Soft Computing (Print) , v. 34 , p. 178

    • Adaptive approaches for keystroke dynamics

      Trabalhos em eventos

      Autores: PISANI, PAULO HENRIQUE; Ana Carolina Lorena; DE CARVALHO, ANDRE C. P. L. F.

      Conteúdo completo

      2015

      Fonte: 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 1

    • UAV Aerial Image Classification based on Haar-like Features and Neural Network

      Trabalhos em eventos

      Autores: Daniel Rodrigues Roos; Elcio Hideiti Shiguemori; Ana Carolina Lorena

      2015

      Fonte: IEEE Proceedings of the International Geoscience and Remote Sensing Symposium , p. 1

    • On measuring the complexity of classification problems

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; Marcílio Carlos Pereira de Souto

      2015

      Fonte: Neural Information Processing - Lecture Notes in Computer Science , p. 158

    • Using Growing Neural Gas in Prototype Generation for Nearest Neighbor Classifiers

      Trabalhos em eventos

      Autores: Jussara Miranda Dias; Marcos Gonçalves Quiles; Ana Carolina Lorena

      2015

      Fonte: Neural Information Processing - Lecture Notes in Computer Science , p. 276

    • Extração de conhecimento de dados - Data Mining

      Livro publicado ou organizado

      Autores: Gama, João M. P.; André C. P. L. F. de Carvalho; katti faceli; Ana Carolina Lorena; Márcia Oliveira

      2015

      Fonte:


    2014


    • Clustering Search Applied to Rank Aggregation

      Trabalhos em eventos

      Autores: LORENA, LUIZ HENRIQUE NOGUEIRA; Ana Carolina Lorena; LORENA, LUIZ ANTONIO NOGUEIRA; CARVALHO, ANDRE CARLOS PONCE

      Conteúdo completo

      2014

      Fonte: 2014 Brazilian Conference on Intelligent Systems , p. 198

    • Adaptive Algorithms in Accelerometer Biometrics

      Trabalhos em eventos

      Autores: PISANI, PAULO HENRIQUE; Ana Carolina Lorena; CARVALHO, ANDRE CARLOS

      Conteúdo completo

      2014

      Fonte: 2014 Brazilian Conference on Intelligent Systems , p. 336

    • Predição de Fluxos em Redes de Computadores

      Trabalhos em eventos

      Autores: Orlando da Silva Junior; Carlos Kamienski; Ana Carolina Lorena

      2014

      Fonte: SBRC 2014 - WP2P+ , p. 1


    2013


    • A Systematic Review on Keystroke Dynamics

      Artigo publicado

      Autores: Paulo Henrique Pisani; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2013

      Fonte: Journal of the Brazilian Computer Society (Impresso) , v. 19 , p. 573

    • Clinician's Road Map to Wavelet EEG as an Alzheimer's disease Biomarker

      Artigo publicado

      Autores: Paulo A. M. Kanda; Lucas Remoaldo Trambaiolli; Ana Carolina Lorena; Francisco José Fraga da Silva; BASILE, L. F. I.; Ricardo Nitrini; Renato Anghinah

      Conteúdo completo

      2013

      Fonte: Clinical EEG and Neuroscience , p. 104

    • Advances in Intelligent Systems

      Artigo publicado

      Autores: LUDERMIR, TERESA B.; ZANCHETTIN, CLEBER; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2013

      Fonte: NEUROCOMPUTING , v. 127 , p. 1

    • Noisy Data Set Identification

      Trabalhos em eventos

      Autores: GARCIA, LUIS PAULO F.; Carvalho, André C. P. L. F.; Ana Carolina Lorena

      2013

      Fonte: Proceedings of the 8th International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems , p. 629

    • Can Social Network Influence Voters?

      Trabalhos em eventos

      Autores: Gilberto F. Pochet; Ana Carolina Lorena; Claudio Penteado; Carlos Kamienski

      2013

      Fonte: Anais do Workshop de Redes P2P, Dinâmicas, Sociais e Orientadas a Conteúdo (WP2P+ 2013) , p. 1

    • Artificial Immune Systems applied to Keystroke Dynamics: Positive and Negative Selection

      Trabalhos em eventos

      Autores: Paulo Henrique Pisani; Ana Carolina Lorena

      2013

      Fonte: Anais do X Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional , p. 1

    • Seleção de Atributos em Problemas de Classificação com uma Única Classe

      Trabalhos em eventos

      Autores: Luiz Henrique Nogueira Lorena; Carvalho, André C. P. L. F.; Ana Carolina Lorena

      2013

      Fonte: Anais do X Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional , p. 1

    • Algoritmos Imunológicos Adaptativos em Dinâmica da Digitação: um Contexto de Fluxo de Dados

      Trabalhos em eventos

      Autores: Paulo Henrique Pisani; Ana Carolina Lorena; Carvalho, André C. P. L. F.

      2013

      Fonte: Anais do X Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional , p. 1


    2012


    • A Study on Class Noise Detection and Elimination

      Trabalhos em eventos

      Autores: GARCIA, LUIS PAULO F.; Ana Carolina Lorena; CARVALHO, ANDRE C.P.L.F.

      Conteúdo completo

      2012

      Fonte: , p. 13

    • Extração de Conhecimento de Dados: Data Mining

      Livro publicado ou organizado

      Autores: João Gama; Carvalho, André C. P. L. F.; katti faceli; Ana Carolina Lorena; Márcia Oliveira

      2012

      Fonte:

    • Evolutionary Neural Networks Applied to Keystroke Dynamics: Genetic and Immune Based

      Trabalhos em eventos

      Autores: Paulo Henrique Pisani; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2012

      Fonte: 2012 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) , p. 2965

    • Negative Selection with High-dimensional Support for Keystroke Dynamics

      Trabalhos em eventos

      Autores: Paulo Henrique Pisani; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2012

      Fonte: IEEE Proceedings Brazilian Symposium on Neural Networks , p. 19

    • Analysis of complexity indices for classification problems: Cancer gene expression data

      Artigo publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; Ivan Gesteira Costa; Newton Spolaôr; Marcílio Carlos Pereira de Souto

      Conteúdo completo

      2012

      Fonte: Neurocomputing (Amsterdam) , v. 75 , p. 33

    • Algoritmos Imunológicos aplicados no Treinamento de Redes Neurais para Dinâmica da Digitação

      Artigo publicado

      Autores: Paulo Henrique Pisani; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2012

      Fonte: Revista de Tecnologia da Informação e Comunicação , v. 2 , p. 11

    • Comparison of Feature Vectors in Keystroke Dynamics: A Novelty Detection Approach.

      Artigo publicado

      Autores: PISANI, PAULO H.; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2012

      Fonte: International Journal of Natural Computing Research , v. 3 , p. 59

    • Proceedings of the 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks (SBRN 2012)

      Livro publicado ou organizado

      Autores: Ana Carolina Lorena; Carlos Eduardo Thomaz; Aurora T. Pozo

      2012

      Fonte:

    • Algoritmos Genéticos em Problemas de Classificação

      Capítulo de livro publicado

      Autores: Márcio Porto Basgalupp; André Luis Debiaso Rossi; Ana Carolina Lorena; Carvalho, André C. P. L. F.

      2012

      Fonte: Manual de Computação Evolutiva e Metaheurística , p. 381


    2011


    • Comparing machine learning classifiers in potential distribution modelling

      Artigo publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; Jacintho, Luis F.O.; Siqueira, Marinez F.; Giovanni, Renato De; Lohmann, Lúcia G.; de Carvalho, André C.P.L.F.; Yamamoto, Missae

      Conteúdo completo

      2011

      Fonte: Expert Systems with Applications , v. 38 , p. 5268

    • Inteligência Artificial - uma abordagem de Aprendizado de Máquina

      Livro publicado ou organizado

      Autores: katti faceli; Ana Carolina Lorena; Gama, João M. P.; André C. P. L. F. de Carvalho

      2011

      Fonte:

    • Multi-objective Genetic Algorithm Evaluation in Feature Selection

      Trabalhos em eventos

      Autores: Newton Spolaôr; Ana Carolina Lorena; Huei Diana Lee

      Conteúdo completo

      2011

      Fonte: Lecture Notes in Computer Science, Sixth International Conference on Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO 2011) , p. 462

    • Algoritmos Genéticos Multi-objetivo para a Seleção de Atributos

      Trabalhos em eventos

      Autores: Newton Spolaôr; Ana Carolina Lorena; Huei Diana Lee

      2011

      Fonte: Anais do VIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial , p. 938

    • EEG Spectro-Temporal Modulation Energy: a New Feature for Automated Diagnosis of Alzheimer?s Disease

      Trabalhos em eventos

      Autores: Lucas Remoaldo Trambaiolli; Tiago H. Falk; Francisco José Fraga da Silva; Renato Anghinah; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2011

      Fonte: Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society , p. 3828

    • Identificação de ruídos em dados de expressão gênica

      Trabalhos em eventos

      Autores: Giampaolo Libralão; André C. P. L. F. de Carvalho; Ana Carolina Lorena

      2011

      Fonte: Anais do Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional - CBIC 2011 , p. 1

    • Uso de Aprendizado Multi-Instâncias em Aplicações Médicas

      Trabalhos em eventos

      Autores: Fábio Luis de Melo Paulon; Ana Carolina Lorena

      2011

      Fonte: Anais do IV Simpósio de Iniciação Científica da UFABC , p. 1

    • Algoritmos Imunológicos Aplicados no Treinamento de Redes Neurais para Dinâmica de Digitação

      Trabalhos em eventos

      Autores: Paulo Henrique Pisani; Ana Carolina Lorena

      2011

      Fonte: Anais do I Workshop da Pós-graduação em Engenharia da Informação , p. 1

    • Algoritmos Genéticos Multiobjetivo para a Seleção de Atributos Supervisionada e Não-supervisionada

      Trabalhos em eventos

      Autores: Newton Spolaôr; Ana Carolina Lorena; Huei Diana Lee

      2011

      Fonte: Anais do I Workshop da Pós-Graduação em Engenharia da Informação , p. 1

    • Does EEG Montage Influence Alzheimer's Disease Electroclinic Diagnosis?

      Artigo publicado

      Autores: Lucas Remoaldo Trambaiolli; Ana Carolina Lorena; Francisco José Fraga da Silva; Paulo A. M. Kanda; Ricardo Nitrini; Renato Anghinah

      2011

      Fonte: International Journal of Alzheimer´s Disease , v. 2011 , p. 1

    • Improving Alzheimer's Disease Diagnosis with Machine Learning Techniques

      Artigo publicado

      Autores: Lucas Remoaldo Trambaiolli; Ana Carolina Lorena; Francisco José Fraga da Silva; Paulo A. M. Kanda; Renato Anghinah; Ricardo Nitrini

      Conteúdo completo

      2011

      Fonte: Clinical EEG and Neuroscience , v. 42 , n. 3 , p. 160

    • Mapping Unstructured Data in Digital and Printed Documents Into Attribute-value Tables

      Capítulo de livro publicado

      Autores: Huei Diana Lee; João José Fagundes; Wu Feng Chung; Maria Carolina Monard; Daniel de Faveri Honorato; Ana Carolina Lorena; Carlos Andrés Ferreo; Carlos Andrés Ferrero; André Gustavo Maletzke; Willian Zalewski; Cláudio Saddy Rodrigues Coy

      2011

      Fonte: Towards a Trans-disciplinary Technology for Business Intelligence, Gathering Knowledge Discovery, Knowledge Management and Decision Making , p. 198

    • Comparison of EEG Montages for Diagnosis of Alzheimer's Disease using Spectral Features and Support Vector Machines

      Capítulo de livro publicado

      Autores: Lucas Remoaldo Trambaiolli; Ana Carolina Lorena; Francisco José Fraga da Silva; Renato Anghinah

      2011

      Fonte: Neurocomputing: Learning, Architectures and Modeling

    • Aprendendo Computação na Prática: Uso Didático de Kits Robóticos LEGO na UFABC

      Capítulo de livro publicado

      Autores: Newton Spolaôr; André Filipe de Moraes Batista; Felipe Breve Siola; Luis Fernando de Oliveira Jacintho; Bruno Marques; Davis Miyashiro; Karla Vittori; Ana Carolina Lorena

      2011

      Fonte: UFABC 5 anos: um novo projeto pedagógico para o país , p. 137


    2010


    • Building binary-tree-based multiclass classifiers using separability measures

      Artigo publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; de Carvalho, André C.P.L.F.

      Conteúdo completo

      2010

      Fonte: Neurocomputing (Amsterdam) , v. 73 , p. 2837

    • Support Vector Machines in the Diagnosis of Alzheimer?s Disease

      Trabalhos em eventos

      Autores: Lucas Remoaldo Trambaiolli; Ana Carolina Lorena; Francisco Fraga da Silva; Renato Anghinah

      2010

      Fonte: IEEE Proceedings of the ISSNIP Biosignals and Biorobotics Conference 2010 , p. 1

    • Complexity measures of supervised classifications tasks: A case study for cancer gene expression data

      Trabalhos em eventos

      Autores: Marcílio Carlos Pereira de Souto; Ana Carolina Lorena; Newton Spolaôr; Ivan Gesteira Costa

      Conteúdo completo

      2010

      Fonte: IEEE Proceedings of the 2010 International Joint Conference on Neural Networks , p. 1

    • Segmentation and Classification of Histological Images - Application of Graph Analysis and Machine Learning Methods

      Trabalhos em eventos

      Autores: Francisco de Assis Zampirolli; Beatriz Stransky Ferreira; Ana Carolina Lorena; Fábio Luis de Melo Paulon

      Conteúdo completo

      2010

      Fonte: Proceedings of 23rd Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing , p. 331

    • On the complexity of gene marker selection

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; Newton Spolaôr; Ivan Gesteira Costa; Marcílio Carlos Pereira de Souto

      Conteúdo completo

      2010

      Fonte: IEEE Proceedings of the XI Brazilian Symposium on Neural Networks (SBRN) , p. 85

    • Use of Multiobjective Genetic Algorithms in Feature Selection

      Trabalhos em eventos

      Autores: Newton Spolaôr; Ana Carolina Lorena; Huei Diana Lee

      Conteúdo completo

      2010

      Fonte: IEEE Proceedings of the XI Brazilian Symposium on Artificial Neural network , p. 146

    • Seleção de Atributos por meio de Algoritmos Genéticos Multiobjetivo

      Trabalhos em eventos

      Autores: Newton Spolaôr; Ana Carolina Lorena; Huei Diana Lee

      2010

      Fonte: Anais do V Workshop de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial (WTDIA) , p. 1

    • Aprendendo Computação na Prática: Uso Didático de Kits Robóticos LEGO na UFABC

      Trabalhos em eventos

      Autores: Newton Spolaôr; André Filipe de Moraes Batista; Felipe Breve Siola; Luis Fernando de Oliveira Jacintho; Bruno Marques; Davis Miyashiro; Karla Vittori; Ana Carolina Lorena

      2010

      Fonte: Anais do II Workshop de Robótica Educacional , p. 1

    • Avaliando Técnicas de Seleção de Características para a Diferenciação de Nódulos Mamários por Sistemas Computacionais

      Trabalhos em eventos

      Autores: Newton Spolaôr; Marcelo Zanchetta do Nascimento; Ana Carolina Lorena

      2010

      Fonte: Anais do XII Congresso Brasileiro de Informática em Saúde , p. 1

    • Pico de Espectro: Comparativo entre Duas Montagens no Diagnóstico de Alzheimer

      Trabalhos em eventos

      Autores: Lucas Remoaldo Trambaiolli; Ana Carolina Lorena; Francisco Fraga da Silva; Renato Anghinah; Paulo Kanda

      2010

      Fonte: Anais do XXIV Congresso Brasileiro de Neurologia , p. 1

    • Seleção de atributos tempo-frequência na classificação de demência

      Trabalhos em eventos

      Autores: Lucas Remoaldo Trambaiolli; Ana Carolina Lorena; Francisco José Fraga da Silva; Renato Anghinah

      2010

      Fonte: Anais do III Simpósio de Iniciação Científica da UFABC , p. 1

    • Utilização de um modelo Neuro-Fuzzy no auxílio ao diagnóstico da doença de Alzheimer

      Trabalhos em eventos

      Autores: Luis Fernando de Oliveira Jacintho; Ana Carolina Lorena; Lucas Remoaldo Trambaiolli

      2010

      Fonte: Anais do III Simpósio de Iniciação Científica da UFABC , p. 1

    • A Survey on Recommender Systems for News Data

      Capítulo de livro publicado

      Autores: Hugo Lima Borges; Ana Carolina Lorena

      2010

      Fonte: Smart Information and Knowledge Management: Advances, Challenges, and Critical Issues , p. 129


    2009


    • Use of Classification Algorithms in Noise Detection and Elimination

      Trabalhos em eventos

      Autores: Luís P. Garcia; André L. Miranda; André C. P. L. F. de Carvalho; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2009

      Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence , p. 417

    • Evaluation Functions for the Evolutionary Design of Multiclass Support Vector Machines

      Artigo publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      Conteúdo completo

      2009

      Fonte: International Journal on Computational Intelligence and Applications , v. 8 , p. 53

    • Using Supervised Complexity Measures in the Analysis of Cancer Gene Expression Data Sets

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ivan Gesteira Costa; Marcílio Carlos Pereira de Souto; Liciana Rodrigues Martins Peres y Peres; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2009

      Fonte: Proceedings IV Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB 2009 - Lecture Notes in Bioinformatics , p. 48

    • EEG Quantitativo e Aprendizado de Máquina no Auxílio ao Diagnóstico da Doença de Alzheimer

      Trabalhos em eventos

      Autores: Lucas Remoaldo Trambaiolli; Ana Carolina Lorena; Francisco Fraga da Silva; Renato Anghinah

      2009

      Fonte: Revista Eletrônica do CBCCE

    • Um Estudo sobre a Aplicação de Algoritmos Genéticos Multiobjetivo para a Seleção de Atributos

      Trabalhos em eventos

      Autores: Newton Spolaôr; Ana Carolina Lorena; Huei Diana Lee

      2009

      Fonte: Anais do IV Congresso da Academia Trinacional de Ciências , p. 1

    • Estudo sobre Aplicações de Algoritmos Genéeticos para Seleção de Atributos: Otimização Multiobjetivo

      Trabalhos em eventos

      Autores: Newton Spolaôr; Ana Carolina Lorena; Huei Diana Lee

      2009

      Fonte: Anais da I Semana de Matemática, Computação e Cognição da Universidade Federal do ABC , p. 1

    • Aplicação de Técnicas de Aprendizado de Máquina na Classificação de Imagens Mamográficas

      Trabalhos em eventos

      Autores: Renato Seixas Esteves; Ana Carolina Lorena; Marcelo Zanchetta do Nascimento

      2009

      Fonte: Anais da I Semana de Matemática, Computação e Cognição da Universidade Federal do ABC , p. 1

    • Classificação de imagens mamográficas para o diagnóstico de câncer

      Trabalhos em eventos

      Autores: Renato Seixas Esteves; Ana Carolina Lorena; Marcelo Zanchetta do Nascimento

      2009

      Fonte: Anais do XI Simpósio de Iniciação Científica e Tecnológica, Boletim Técnico da FATEC-SP , p. 7

    • Uso de Aprendizado de Máquina na Classicação de Amostras de Café

      Trabalhos em eventos

      Autores: Luis Fernando de Oliveira Jacintho; Ana Carolina Lorena; Leandro Nunes de Castro; Helder Knidel

      2009

      Fonte: II Simpósio de Iniciação Científica da UFABC , p. 1

    • Análise de Conjuntos de Dados de Expressão Gênica para o Diagnóstico de Câncer

      Trabalhos em eventos

      Autores: Liciana ciana Rodrigues Martins Peres y Peres; Ana Carolina Lorena

      2009

      Fonte: Anais do II Simpósio de Iniciação Científica da UFABC , p. 1

    • Classificação de Imagens Mamográficas para o Diagnóstico de Câncer

      Trabalhos em eventos

      Autores: Renato Seixas Esteves; Ana Carolina Lorena; Marcelo Zanchetta do Nascimento

      2009

      Fonte: Anais do II Simpósio de Iniciação Científica da UFABC , p. 1

    • Uso de Técnicas de Aprendizado de Máquina no Auxílio ao Diagnóstico da Doença de Alzheimer

      Trabalhos em eventos

      Autores: Lucas Remoaldo Trambaiolli; Ana Carolina Lorena; Francisco Fraga da Silva; Renato Anghinah

      2009

      Fonte: Anais do II Simpósio de Iniciação Científica da UFABC , p. 1

    • Uso de técnicas de aprendizado de máquina na classificação de dados

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena

      2009

      Fonte: Anais do I Simpósio Docente da Universidade Federal do ABC , p. 96

    • Pre-processing for noise detection in gene expression classification data

      Artigo publicado

      Autores: Giampaolo Libralão; André C. P. L. F. de Carvalho; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2009

      Fonte: Journal of the Brazilian Computer Society (Impresso) , v. 15 , p. 3

    • Uso de Aprendizado de Máquina no Auxílio ao Diagnóstico de Alzheimer

      Artigo publicado

      Autores: Lucas Remoaldo Trambaiolli; Ana Carolina Lorena; Francisco Fraga da Silva; Renato Anghinah

      2009

      Fonte: REIC. Revista Eletrônica de Iniciação Científica (Online) , v. III , p. 1

    • Ensembles of Pre-processing Techniques for Noise Detection in Gene Expression Data

      Trabalhos em eventos

      Autores: Giampaolo Libralão; André C. P. L. F. de Carvalho; Ana Carolina Lorena

      Conteúdo completo

      2009

      Fonte: Proceedings of ICONIP 2008, Part I, Lecture Notes in Computer Science , p. 485


    2008


    • Potential Distribution Modelling Using Machine Learning Classifiers

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; Marinez F. Siqueira; renato giovanni; André C. P. L. F. de Carvalho; ronaldo cristiano prati

      Conteúdo completo

      2008

      Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence - Proceedings The Twenty First International Conference on Industrial, Engineering & Other Applications of Applied Intelligent Systems , p. 255

    • Tree Decomposition of Multiclass Problems

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      Conteúdo completo

      2008

      Fonte: IEEE Proceedings of the Brazilian Symposium on Neural Networks , p. 189

    • Top-Down Hierarchical Ensembles of Classifiers for Predicting G-Protein-Coupled-Receptor Functions

      Trabalhos em eventos

      Autores: Eduardo P. Costa; Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho; Alex A. Freitas

      Conteúdo completo

      2008

      Fonte: Lecture Notes in Bioinformatics , p. 35

    • Estratégias para a combinação de classificadores binários em soluções multiclasses

      Artigo publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      2008

      Fonte: Revista de Informática Teórica e Aplicada , v. XV , p. 65

    • Evolutionary tuning of SVM parameter values in multiclass problems

      Artigo publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; DECARVALHO, A

      Conteúdo completo

      2008

      Fonte: Neurocomputing (Amsterdam) , v. 71 , p. 3326

    • A review on the combination of binary classifiers in multiclass problems

      Artigo publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; Carvalho, André C. P. L. F.; Gama, João M. P.

      Conteúdo completo

      2008

      Fonte: ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW , v. 30 , p. 19

    • Uso de Técnicas de Aprendizado de Máquina no Reconhecimento de Dígitos Manuscritos em Laudos Médicos

      Trabalhos em eventos

      Autores: Adewole Marcus Jacob Freitas Caetano; Ana Carolina Lorena; Newton Spôalor; Willian Zalewski; Huei Diana Lee; André Gustavo Maletzke; Wu Feng Shu; Cláudio Saddy Rodrigues Coy; João José Fagundes

      2008

      Fonte: Anais do Congresso da Academia Trinacional de Ciências , p. 1

    • Uso de Aprendizado de Máquina no Reconhecimento de Dígitos Manuscritos em Laudos Médicos

      Trabalhos em eventos

      Autores: Adewole Marcus Jacob Freitas Caetano; Ana Carolina Lorena; Newton Spôalor; Willian Zalewski; Huei Diana Lee

      2008

      Fonte: Anais do I Simpósio de Iniciação Científica da UFABC (SIC-UFABC) , p. 1

    • Protótipo de Sistema Computacional para o Mapeamento de Formulários Médicos

      Trabalhos em eventos

      Autores: Willian Zalewski; Huei Diana Lee; André Gustavo Maletzke; Newton Spôalor; Ana Carolina Lorena; Adewole Marcus Jacob Freitas Caetano; João José Fagundes; Cláudio Saddy Rodrigues Coy; Wu Feng Shu

      2008

      Fonte: Anais do XI Congresso Brasileiro de Informática em Saúde , p. 1

    • Avaliação de técnicas de extração de características para o reconhecimento de caracteres manuscritos aplicado ao mapeamento de informações em formulários médicos

      Trabalhos em eventos

      Autores: Willian Zalewski; Huei Diana Lee; André Gustavo Maletzke; Newton Spolaôr; Adewole Marcus Jacob Freitas Caetano; Ana Carolina Lorena; João José Fagundes; Cláudio Saddy Rodrigues Coy; Wu Feng Chung

      2008

      Fonte: Anais da 37a Jornadas Argentinas de Informática - Simpósio de Informática e Saúde , p. 1

    • Protótipo de Sistema Computacional Apoiado por Inteligência Artificial: Mapeamento Automático de Formulários Médicos para Bases de Dados

      Trabalhos em eventos

      Autores: Willian Zalewski; Huei Diana Lee; Newton Spolaôr; André Gustavo Maletzke; Adewole Marcus Jacob Freitas Caetano; Ana Carolina Lorena; Cláudio Saddy Rodrigues Coy; João José Fagundes; Wu Feng Chung

      2008

      Fonte: Revista Brasileira de Coloproctologia , p. 43

    • Investigation of strategies for the generation of multiclass Support Vector Machines

      Capítulo de livro publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      2008

      Fonte: Studies in Computational Intelligence , p. 319

    • Hierarchical Decomposition of Multiclass Problems

      Artigo publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      2008

      Fonte: Neural Network World , v. 5 , p. 407

    • Evaluation of Models for the Recognition of Hadwritten Digits in Medical Forms

      Trabalhos em eventos

      Autores: Willian Zalewski; Huei Diana Lee; Adewole Marcus Jacob Freitas Caetano; Ana Carolina Lorena; André Gustavo Maletzke; João José Fagundes; Cláudio Saddy Rodrigues Coy; Wu Feng Shu

      Conteúdo completo

      2008

      Fonte: Extended abstracts of BSB 2008 - Lecture Notes in Bioinformatics , p. 178

    • Investigação do Uso de Algoritmos de Classificação para Detecção e Eliminação de Ruídos

      Trabalhos em eventos

      Autores: Luís P. Garcia; André L. Miranda; André C. P. L. F. de Carvalho; Ana Carolina Lorena

      2008

      Fonte: Anais das Jornadas Chilenas de Computação , p. 1

    • On the complexity of gene expression classification data sets

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; Ivan Gesteira Costa; Marcílio Carlos Pereira de Souto

      Conteúdo completo

      2008

      Fonte: Proceedings of 8th International Conference on Hybrid Intelligent Systems , p. 825


    2007


    • Comparing Several Evaluation Functions in the Evolutionary Design of Multiclass Support Vector Machines

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      Conteúdo completo

      2007

      Fonte: IEEE Proceedings of the 7th International Conference on Hybrid Intelligent Systems , p. 53

    • Protein cellular localization prediction with Support Vector Machines and Decision Trees?

      Artigo publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; DECARVALHO, A

      Conteúdo completo

      2007

      Fonte: Computers in Biology and Medicine , v. 37 , p. 115

    • Evolutionary Design of Multiclass Support Vector Machines

      Artigo publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      2007

      Fonte: JOURNAL OF INTELLIGENT & FUZZY SYSTEMS , v. 18 , p. 445

    • Uma introdução às Support Vector Machines

      Artigo publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      2007

      Fonte: Revista de Informática Teórica e Aplicada , v. 14 , p. 43

    • Evolutionary Design of Code-matrices for Multiclass Problems

      Capítulo de livro publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      2007

      Fonte: Soft Computing for Knowledge Discovery and DataMining , p. 153

    • Design of Directed Acyclic Graph Multiclass Structures

      Artigo publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      2007

      Fonte: Neural Network World , v. 17 , p. 657

    • Comparing Several Approaches for Hierarchical Classification of Proteins with Decision Trees

      Trabalhos em eventos

      Autores: Eduardo P. Costa; Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho; Alex A. Freitas

      Conteúdo completo

      2007

      Fonte: Lecture Notes in Bioinformatics , p. 126

    • A Review of Performance Evaluation Measures for Hierarchical Classifiers

      Trabalhos em eventos

      Autores: Eduardo P. Costa; Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho; Alex A. Freitas

      2007

      Fonte: AAI07 - II Workshop on Evalution for Machine Learning - Twenty-Second Conference on Artificial Intelligence , p. 1

    • Auxílio na inclusão do algoritmo LibSVM na plataforma openModeller

      Software

      Autores: renato giovanni; Ana Carolina Lorena

      2007

      Fonte:


    2006


    • Multiclass SVM Design and Parameter Selection with Genetic Algorithms

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      Conteúdo completo

      2006

      Fonte: IEEE Proceedings 9th Brazilian Symposium on Neural Networks , p. 131

    • SVMmulti - Sistema para geração de SVMs multiclasses

      Software

      Autores: Ana Carolina Lorena

      2006

      Fonte:


    2005


    • Support Vector Machines Applied to White Blood Cell Recognition

      Trabalhos em eventos

      Autores: Daniela Mayumi Ushizima; Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      Conteúdo completo

      2005

      Fonte: IEEE Proceedings of the 5th International conference on Hybrid Intelligent Systems , p. 49

    • Minimum Spanning Trees in Hierarchical Multiclass Support Vector Machines Generation

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      Conteúdo completo

      2005

      Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence , p. 422

    • Protein Cellular Localization with Multiclass Support Vector Machines and Decision Trees

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      Conteúdo completo

      2005

      Fonte: Lecture Notes in Bioinformatics , p. 42


    2004


    • Evaluation of noise reduction techniques in the splice junction recognition problem

      Artigo publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; Carvalho, André C. P. L. F. de

      Conteúdo completo

      2004

      Fonte: Genetics and Molecular Biology , v. 27 , n. 27 , p. 665

    • Comparing Techniques for Multiclass Classification using Binary SVM Predictors

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      Conteúdo completo

      2004

      Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence , p. 272

    • A GA/SVM Approach for Multiclass Classification Applied to Protein Structural Class Prediction

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      2004

      Fonte: Proceedings of the 8th Brazilian Symposium on Neural Networks , p. 1

    • Investigação de Classificadores de Margens Largas Multiclasses em Bioinformática

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      2004

      Fonte: IX Simpósio de Teses e Dissertações do ICMC-USP , p. 1

    • An Hybrid GA/SVM Approach for Multiclass Classification with Directed Acyclic Graphs

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      Conteúdo completo

      2004

      Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence , p. 366


    2003


    • Técnicas de Aprendizado de Máquinas para Problemas em Biologia Molecular

      Capítulo de livro publicado

      Autores: Marcílio Carlos Pereira de Souto; Ana Carolina Lorena; Alexandre C. B. Delbem; André C. P. L. F. de Carvalho

      2003

      Fonte: Anais da III Jornadas de Mini-Cursos de Inteligência Artificial , p. 103

    • Human Splice Site Identification with Multiclass Support Vector Machines and Bagging

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      Conteúdo completo

      2003

      Fonte: Artificial Neural Networks and Neural Information Processing - ICANN/ICONIP 2003 - Lecure Notes in Computer Science , p. 234

    • Evaluation of Noise Reduction Techniques in the Splice Junction Recognition Problem

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho

      2003

      Fonte: Abstracts of the International Conference on Bioinformatics and Computational Biology


    2002


    • The Influence of Noisy Patterns in the Performance of Learning Methods in the Splice Junction Recognition Problem

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; Gustavo E. A. P. A. Batista; André C. P. L. F. de Carvalho; Maria Carolina Monard

      Conteúdo completo

      2002

      Fonte: Proceedings of the VII Brazilian Symposium on Neural Networks , p. 31

    • Utilização de Modelos de Redes Neurais Associados a Imagens para Navegação de Robôs Móveis

      Artigo publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; Roseli Aparecida Francelin Romero

      2002

      Fonte: REIC. Revista Eletrônica de Iniciação Científica , v. 2 , n. 1 , p. 1

    • Utilização de Redes Neurais Artificiais e imagens para navegação de robôs móveis

      Artigo publicado

      Autores: Ana Carolina Lorena; Roseli Aparecida Francelin Romero

      2002

      Fonte: Revista de Iniciação Científica (USP ) , n. Setembro , p. 47

    • Splice Junction Recognition using Machine Learning Techniques

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; Gustavo E. A. P. A. Batista; André C. P. L. F. de Carvalho; Maria Carolina Monard

      2002

      Fonte: Anais do Primeiro Workshop Brasileiro de Bioinformática , p. 32

    • Aprendizado de Máquina Aplicado ao Estudo de Marcadores Moleculares para Produção de Carne Bovina

      Trabalhos em eventos

      Autores: Silvia H. M. G. da da Silva; Ana Carolina Lorena; André C. P. L. F. de Carvalho; Danielle D. Tambasco; Luciana C. Regitano

      2002

      Fonte: Anais do Primeiro Workshop Brasileiro de Bioinformática


    2001


    • Utilização de Redes Neurais Associadas a Imagens para Navegação de Robôs Móveis

      Trabalhos em eventos

      Autores: Ana Carolina Lorena; Roseli Aparecida Francelin Romero

      2001

      Fonte: IX Simpósio Internacional de Iniciação Científica da Universidade de São Paulo

    Atuações

    Int Journal of Computational Intelligence and Applications

    • Revisor de periódico

      Desde 2006

    Genetics and Molecular Research

    • Revisor de periódico

      2006 a 2012

    Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação

    • Bolsista DTI

      2006 a 2006

    • Estudante Doutorado

      Estudante

      2002 a 2006

    Artificial Intelligence in Medicine

    • Revisor de periódico

      2007 a 2007

    Universidade Federal do ABC

    • Professora Adjunta nível 1

      2007 a 2009

    • Professora Adjunta nível 2

      2009 a 2012

    • Professora Adjunta nível 3

      2012 a 2012

    Pattern Recognition

    • Revisor de periódico

      Desde 2007

    Pattern Recognition Letters

    • Revisor de periódico

      Desde 2008

    Journal of Intelligent Information Systems

    • Revisor de periódico

      Desde 2008

    TEMA. Tendências em Matemática Aplicada e Computacional

    • Revisor de periódico

      Desde 2009

    Pesquisa Operacional

    • Revisor de periódico

      2009 a 2013

    ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems

    • Revisor de periódico

      Desde 2009

    Information Sciences

    • Revisor de periódico

      Desde 2009

    IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (Print)

    • Revisor de periódico

      2009 a 2011

    IEEE Transactions on Neural Networks

    • Revisor de periódico

      Desde 2009

    Computer Journal (Print)

    • Revisor de periódico

      Desde 2010

    International Journal of Swarm Intelligence and Evolutionary Computation

    • Membro de corpo editorial

      Desde 2011

    Applied Soft Computing (Print)

    • Revisor de periódico

      Desde 2011

    Computer Science and Information Systems

    • Revisor de periódico

      Desde 2011

    Applied Mathematics and Computation

    • Revisor de periódico

      Desde 2011

    International Journal of Computational Intelligence Systems

    • Revisor de periódico

      Desde 2012

    Universidade Federal de São Paulo

    • Professor Adjunto

      2012 a 2016

    • Professora Associada

      2016 a 2018

    Revista Ciências Exatas e Naturais (Impresso)

    • Revisor de periódico

      2013 a 2013

    Journal of the Brazilian Computer Society (Impresso)

    • Revisor de periódico

      Desde 2013

    Neurocomputing (Amsterdam)

    • Revisor de periódico

      Desde 2014

    Information Fusion (Print)

    • Revisor de periódico

      Desde 2016

    Computers & Security

    • Revisor de periódico

      Desde 2016

    IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (Print)

    • Revisor de periódico

      Desde 2016

    Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico

    • Revisor de projeto de fomento

      2016 a 2016

    International Journal of Natural Computing Research

    • Revisor de periódico

      2017 a 2017

    Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering

    • Revisor de periódico

      2017 a 2018

    Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco

    • Revisor de projeto de fomento

      Desde 2012

    Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo

    • Revisor de projeto de fomento

      Desde 2008

    NEUROCOMPUTING

    • Membro de corpo editorial

      2012 a 2014

    • Membro de corpo editorial

      Desde 2022

    New Generation Computing

    • Membro de corpo editorial

      2016 a 2018

    MACHINE LEARNING

    • Revisor de periódico

      Desde 2018

    Instituto Tecnológico de Aeronáutica

    • Professora Associada nível 1

      2018 a 2018

    • Professora Associada nível 2

      2018 a 2020

    • Professora Associada nível 3

      Desde 2020

    FLORESTA E AMBIENTE

    • Revisor de periódico

      Desde 2019

    SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (MACAÉ)

    • Revisor de periódico

      2019 a 2019

    Journal of Intelligent Systems

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    International Journal of Data Science and Analytics

    • Revisor de periódico

      Desde 2020

    Entropy

    • Revisor de periódico

      Desde 2022

    Expert Systems

    • Revisor de periódico

      Desde 2022

    Journal of Aerospace Technology and Management

    • Revisor de periódico

      Desde 2023

    International Journal of Data Science and Analytics

    • Membro de corpo editorial

      Desde 2023

    Ensino

    Orientações e supervisões

    Supervisão de pós-doutorado em andamento

    • João Luiz Junho Pereira

      Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo

      Instituto Tecnológico de Aeronáutica

      Desde 2022

    • Fabio Santiago

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Instituto Tecnológico de Aeronáutica

      Desde 2022

    Tese de doutorado em andamento

    • Eduardo Vargas Ferreira

      A definir

      Pesquisa Operacional

      Universidade Federal de São Paulo

      Desde 2022

    • Victor Castro Nassif de Faria

      On building ensembles of diverse and competent classifiers

      Pesquisa Operacional

      Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo

      Universidade Federal de São Paulo

      Desde 2022

    • Patricia Shizue Matsumura Ueda

      A definir

      Pesquisa Operacional

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Universidade Federal de São Paulo

      Desde 2022

    • Maria Gabriela Valeriano

      Sistemas de recomendação hospitalares

      Pesquisa Operacional

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Universidade Federal de São Paulo

      Desde 2020

    • Filipe Loyola Lopes

      Identificação e tratamento de inconsistências em dados médico-hospitalares

      Pesquisa Operacional

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Universidade Federal de São Paulo

      Desde 2020

    • Diogo Apóstolo

      Imbalanced and Missing Data Problems: studying their individuality and their interplay

      Doutoramento em Engenharia Informática

      Universidade de Coimbra

      Desde 2023

    Dissertação de mestrado em andamento

    • Victor de Sá Nunes

      Medição da dificuldade de cada instância em problemas de regressão

      Pesquisa Operacional

      Universidade Federal de São Paulo

      Desde 2023

    • Dérick Welman

      A definir

      Engenharia Eletrônica e Computação

      Instituto Tecnológico de Aeronáutica

      Desde 2022

    • Rayssa Freitas Carvalho

      Self-Paced Curriculum Learning em Redes Neurais Artificiais

      Engenharia Eletrônica e Computação

      Instituto Tecnológico de Aeronáutica

      Desde 2023

    • Públio Netto de Almeida

      A definir

      Pesquisa Operacional

      Universidade Federal de São Paulo

      Desde 2022

    • Arthur Dantas Mangussi

      An unified approach for dealing with missing and noise data

      Pesquisa Operacional

      Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo

      Universidade Federal de São Paulo

      Desde 2022

    • Claudio Generoso

      A definir

      Pesquisa Operacional

      Universidade Federal de São Paulo

      Desde 2023

    • Camila Castro Moreno

      Mapping the competences of Machine Learning classifiers in Instance Spaces

      Pesquisa Operacional

      Universidade Federal de São Paulo

      Desde 2021

    Tese de doutorado concluídas

    • Luis Paulo Faina Garcia

      Noise Detection in Classification Problems

      Ciência da Computação

      Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo

      Universidade de São Paulo - São Carlos

      Concluído em 2016

    • Hério Ênio de Sousa Paz

      Contributions for active querying in constrained clustering with neighborhood based methods

      Mestrado / Doutorado

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2022

    • Luiz Henrique Fernandes

      Meta-analysis of clustering problem instances and techniques in Machine Learning

      Pesquisa Operacional

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2022

    • Pedro Arbs Paiva

      An instance space analysis of classification datasets

      Engenharia Eletrônica e Computação

      Instituto Tecnológico de Aeronáutica

      Concluído em 2023

    • Paulo Henrique Pisani

      Biometria em um Contexto de Fluxo de Dados com Algoritmos Imunológicos

      Ciência da Computação

      Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo

      Universidade de São Paulo - São Carlos

      Concluído em 2017

    Dissertação de mestrado concluídas

    • Hugo Lima Borges

      Categorização hierárquica de textos em um portal agregador de notícias

      Engenharia da Informação

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Universidade Federal do ABC

      Concluído em 2009

    • Newton Spolaôr

      Aplicação de Algoritmos Genéticos Multiobjetivo ao Problema de Seleção de Atributos

      Engenharia da Informação

      Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo

      Universidade Federal do ABC

      Concluído em 2010

    • Orlando da Silva Junior

      Investigação da Predição de Fluxos em Redes de Computadores

      Engenharia da Informação

      Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico

      Universidade Federal do ABC

      Concluído em 2014

    • Rosanne da Silva Viera

      Estudo da predição de hot spots em complexos proteína-proteína

      Engenharia da Informação

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Universidade Federal do ABC

      Concluído em 2013

    • Jussara Dias

      Uso de Redes Neurais Growing Neural Gas para a Geração de Protótipos

      Ciência da Computação

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2016

    • Aron Ifager Maciel

      Caracterizando a Complexidade de Problemas de Regressão

      Ciência da Computação

      Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2016

    • Thaíse Marques Quitério

      Determinação da Estrutura de Grafos Direcionados Acíclicos em Problemas Multiclasse por Medidas de Complexidade de Problemas Supervisionados

      Ciência da Computação

      Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2017

    • Lucas Okimoto

      Seleção de atributos apoiada por medidas de complexidade de classificação

      Ciência da Computação

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2018

    • Daniel Rodrigues Roos

      Aprendizado de máquina aplicado à odometria visual para estimação de posição de veículos aéreos não tripulados

      Ciência da Computação

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2018

    • Aruã de Mello Sousa

      Evolução Gramatical para Construção Automática de Funções de Kernel para SVM

      Ciência da Computação

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2017

    • Felipe de Almeida Duarte

      Aplicação de meta-aprendizagem para a seleção de modelos na predição de dados do mercado Forex

      Pesquisa Operacional e Transporte Aereo

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Instituto Tecnológico de Aeronáutica

      Concluído em 2018

    • Lucas Zorzi

      Uso de medidas de complexidade de dados na exploração de Redes Neurais Artificiais

      Ciência da Computação

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2021

    • Guilherme_Ribeiro_da_Silva

      Feature Selection for Characterization of Continuous Optimization Functions

      Pesquisa Operacional

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2019

    • Eduardo_de_Paula_Costa

      Investigação de Técnicas de Classificação Hierárquica para Problemas de Bioinformática

      Ciências da Computação e Matemática Computacional

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Universidade de São Paulo

      Concluído em 2008

    • Giampaolo Luiz Libralon

      Investigação de combinações de técnicas de detecção de ruído para dados de expressão gênica

      Ciências da Computação e Matemática Computacional

      Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

      Universidade de São Paulo

      Concluído em 2007

    • Gustavo Henrique Nunes

      Usando Medidas de Dificuldade de Instâncias em Curriculum Learning

      Ciência da Computação

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2023

    • Gustavo Torquette

      Medindo a Dificuldade de Instâncias para Classificação em Aprendizao de Máquina

      Ciência da Computação

      Universidade Federal de São Paulo

      Concluído em 2023

    • Ronaldo Lopes Inocêncio Júnior

      BALANCEAMENTO DE DADOS PARA MITIGAÇÃO DE VIESES AMOSTRAIS EM APRENDIZADO DE MÁQUINA

      Engenharia Eletrônica e Computação

      Instituto Tecnológico de Aeronáutica

      Concluído em 2023

    • Bryan Lucas Gonçalves dos Santos

      CONTENT-BASED IMAGE RETRIEVAL (CBIR) FOR BOAT RECOGNITION

      Engenharia Aeronâutica e Mecânica

      Instituto Tecnológico de Aeronáutica

      Concluído em 2023

    • Paulo Henrique Pisani

      Algoritmos Imunológicos aplicados na Detecção de Intrusões com Dinâmica da Digitação

      Engenharia da Informação

      Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo

      Universidade Federal do ABC

      Concluído em 2012

    Gestão

    Universidade Federal do ABC

    • Coordenação pró-tempore do Laboratório de Sistemas Computacionais da UFABC

      Centro de Matemática, Computação e Cognição

        Desde 2009

    Instituto Tecnológico de Aeronáutica

    • Vice-coordenação do programa de pós-graduação em Pesquisa Operacional ITA-UNIFESP

      Reitoria

      Pós-Graduação

    • Coordenação do Laboratório de Sistemas Computacionais Autônomos (LabSCA)

      Divisão de Ciência da Computação

    Pesquisa

    Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação

    • Desenvolvimento de Sistemas Híbridos Inteligentes

      2006 a 2006

    • Investigação de Técnicas de Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados para Análise de Dados do Projeto Genoma Clínico

      Autores: Ana Carolina Lorena, André C. P. L. F. de Carvalho, teresa bernarda ludermir, Ana Carolina Lorena, André C. P. L. F. de Carvalho

      2002 a 2004

    • Investigação de Técnicas de Aprendizado de Máquina em Bioinformática

      Autores: Ana Carolina Lorena, André C. P. L. F. de Carvalho

      2003 a 2005

    • Utilização de Redes Neurais Artificiais em Problemas da Biologia Molecular

      Autores: Ana Carolina Lorena, André C. P. L. F. de Carvalho

      2002 a 2003

    • Análise de Expressão Gênica utilizando Técnicas de Aprendizado de Máquina

      Autores: Ana Carolina Lorena, André C. P. L. F. de Carvalho

      2004 a 2005

    Universidade Federal do ABC

    • Classificador Inteligente de Amostras de Café

      Projeto PIPE-FAPESP da empresa NatComp.

      2008 a 2009

    • Estudo Didático do Uso de Kits LEGO na UFABC

      Os cursos da Universidade Federal do ABC (UFABC) se caracterizam por uma grade curricular diferenciada, sugerindo uma alta interdisciplinaridade. Essa característica impõe uma série de desafios de ensino, sendo os modelos didáticos convencionais pouco adequados à realidade desses cursos. Este projeto reúne professores pertencentes a diversos eixos da UFABC para o estudo didático do uso da plataforma LEGO NXT Mindstorms no ensino de diversos cursos dessa Instituição. O objetivo é desenvolver novas metodologias de ensino com o uso dessa plataforma, de maneira a motivar os alunos em seus estudos e também a promover uma maior interdisciplinaridade, por meio de projetos que unam diferentes disciplinas das grades curriculares. Acredita-se que esses estudos promoverão diversas contribuições acadêmicas e científicas no âmbito da educação.

      Autores: Ana Carolina Lorena, André C. P. L. F. de Carvalho, Helder Knidel, Leandro Nunes de Castro, Luis Fernando de Oliveira Jacintho

      2009 a 2011

    • Investigação de Problemas de Classificação de Dados com Várias Classes

      Diversos problemas envolvem a discriminação de dados em categorias ou classes, uma tarefa também conhecida como classificação. A partir de conjuntos de dados cujas classes são conhecidas, técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) podem ser utilizadas na indução de classificadores capazes de realizar a discriminaçã desejada para novos dados do mesmo domínio. De acordo com o número de classes envolvido e as características e relações entre as classes, os problemas de classificação podem ser distinguidos em tipos. Neste projeto de pesquisa é descrita uma proposta de trabalho envolvendo o estudo e uso de técnicas de AM na solução de problemas de classificação multiclasses, multi-rótulos e hierárquicos.

      Autores: Ana Carolina Lorena

      2009 a 2011

    • Projeto de Laboratório para o Grupo Interdisciplinar de Mineração de Dados e Aplicações

      Frente aos crescentes avanços em tecnologias para a coleta, armazenamento e gerenciamento de dados, tem-se observado um grande acúmulo de dados em meios digitais. Essas bases de dados podem conter informações valiosas, como tendências e padrões, que podem ser utilizados para aumentar o entendimento de diferentes domínios e também no suporte a processos de tomada de decisão. A Mineração de Dados surgiu em meados da década de 90 com o objetivo de automatizar a análise de bases de dados digitais e vem apresentando um forte crescimento nesses últimos anos, despertando o interesse de profissionais de diferentes áreas de conhecimento. Seguindo essa tendência, foi montado na UFABC um grupo de pesquisa interdisciplinar em Mineração de Dados e Aplicações, reunindo professores com interesses teóricos e práticos em tarefas de Mineração de Dados. Neste projeto de pesquisa são solicitados equipamentos para a montagem de um laboratório de pesquisa para este grupo.

      Autores: Ana Carolina Lorena

      2009 a 2010

    • Complexidade de problemas de classificação/categorização: um estudo de caso para dados de expressão gênica

      Universal, faixa B

      Autores: Ana Carolina Lorena, ronaldo cristiano prati, Marcelo Zanchetta do Nascimento, Francisco Fraga da Silva, Maria Camila Nardini Barioni, João Paulo Gois, João Ricardo Sato, Francisco de Assis Zampirolli, Edson Pinheiro Pimentel, Raphael Yokoingawa de Camargo, Artur Zimerman, Margarethe Born Steinberger-Elias

      2010 a 2012

    • Análise e Pré-processamento de Dados Rotulados

      Autores: Ana Carolina Lorena, André C. P. L. F. de Carvalho, Marcílio Carlos Pereira de Souto, katti faceli, Ivan Gesteira Costa, Tiemi Christine Sakata, André Luís Vasconcelos Coelho

      2012 a 2015

    • Técnicas Avançadas de Classificação de Dados

      Autores: Ana Carolina Lorena

      2006 a 2009

    Universidade Federal de São Paulo

    • Desafios em Mineração de Dados

      Com o volume cada vez maior de dados gerados e a importância crescente da economia baseada em conhecimento, a Descoberta de Conhecimento de Bases de Dados, principalmente sua etapa de Mineração de Dados, é cada vez mais adotada em empresas e órgãos governamentais. A complexidade dos problemas a serem tratados por Mineração de Dados leva a necessidade de novos métodos e ferramentas computacionais capazes de apoiar a análise dos dados pelos usuários. Duas das principais etapas de Mineração de Dados são as de pré-processamento e de construção de modelos. Desafios relacionados a essas duas etapas são investigados neste projeto. Dados com baixa qualidade ou com problemas de elevada dimensão pode afetar significativamente o desempenho de algoritmos para construção de modelos. A etapa de construção de modelos permite induzir modelos descritivos e preditivos, frequentemente por algoritmos de Aprendizado de Máquina. Este projeto investigará as principais alternativas existentes para lidar com esses desafios assim como irá propor e investigar novos métodos para tal. Os métodos investigados serão experimentalmente avaliados de acordo com a metodologia correntemente utilizada pela comunidade de pesquisa das duas subáreas. Dado o elevado custo computacional associado aos experimentos nessas subáreas, serão investigados o uso de arquiteturas GPU e computação em nuvens. Deve ser observado que esse projeto continua pesquisas realizadas em projetos anteriores, com novas abordagens e desafios.

      Autores: Ana Carolina Lorena, André C. P. L. F. de Carvalho

      2012 a 2015

    • Uso de Medidas de Caracterização de Dados em Pré-processamento e Classificação

      A classificação de dados e recorrente em varias aplicações práaticas, como no diagnóstico méedico e na diferenciação de tecidos em Bionformática. O objetivo é gerar um modelo, a partir de dados conhecidos, que seja capaz de realizar predições para novos dados, atribuindo-os a uma ou mais classes. Embora exista uma grande variedade de técnicas de Aprendizado de Máaquina para a indução de modelos de classicação a partir de dados rotulados, as características de alguns conjuntos de dados impõem desaos ao processo indutivo. Entre elas pode-se citar o desbalanceamento nos números de exemplos por classe, a presença de ruídos e de atributos redundantes e irrelevantes. Neste projeto pretende-se empregar medidas que caracterizam a complexidade dos problemas de classificação no suporte ao pré-processamento e classificação de dados. Essas medidas estimam a complexidade da fronteira de separaçã das classes. Com o seu uso, é possível propor estratégias de pré-processamento e classificação que levam em consideração as peculiaridades de cada aplicação. Serão estudados problemas de classificação diversos, entre os quais problemas de um único rótulo. Como varias das medidas de complexidade de classificação foram propostas considerando o cenário clássico de classificação binária, serão realizadas adaptações e novas medidas serão formuladas.

      Autores: Ana Carolina Lorena, Carvalho, André C. P. L. F.

      2013 a 2016

    • Uso de Medidas de Complexidade de Dados no Suporte ao Aprendizado de Máquina Supervisionado

      As técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) foram empregadas com sucesso na solução de diversos problemas de classificação de dados. Recentemente alguns trabalhos têm se voltado a entender como características quantitativas a respeito da complexidade dos conjuntos de dados para classificação, tais como a sobreposição geométrica entre classes, afetam o desempenho das técnicas de AM. Entre as contribuições desta abordagem está um melhor entendimento do domínio de competência e das limitações dessas técnicas. Neste projeto inicialmente serão estudadas diferentes medidas para caracterizar a complexidade de problemas de classificação. Embora exista uma variedade de medidas na literatura, não são frequentes estudos a respeito de quais tipos de aplicação e análise podem ser mais beneficiadas por seu uso. Pretende-se então usar estas medidas no suporte à redução da complexidade envolvida na solução de problemas de classificação. A primeira vertente neste sentido consiste em realizar pré-processamentos nos dados, de maneira a reduzir a complexidade dos novos conjuntos gerados. Duas tarefas de pré-processamento de dados serão investigadas: a identificação de ruídos e a seleção de subconjuntos de atributos relevantes. Em uma segunda vertente, a redução da complexidade na solução de um problema de classificação será abordada pelo emprego de uma estratégia de dividir-para-conquistar. Neste caso, o objetivo é encontrar subproblemas de complexidade menor, cujas soluções possam ser combinadas para a resolução do problema de classificação original.

      2013 a 2018

    • Detecção de Assinaturas de Envelhecimento e Senescência a partir de Dados Epigenéticos

      Autores: Ana Carolina Lorena, teresa bernarda ludermir, Costa, Ivan G., Ricardo Bastos C. Prudêncio, Wolfgang Wagner

      2013 a 2015

    • Parque de Ciência e Tecnologia do ICT-UNIFESP

      Neste programa propõe-se a criação de um espaço lúdico para a difusão de Ciência e Tecnologia (C&T) no ICT-UNIFESP. O intuito é promover a divulgação de experimentos e temas científicos, despertando no público o interesse e curiosidade pela C&T.

      2014 a 2018

    • Aprendizado de Máquina Avançado

      Sem percebermos, estamos usando tecnologias baseadas em algoritmos de Aprensizado de Máquina (AM) em um número crescente de nossas atividades diárias. O uso do ML tem feito várias atividades rotineiras e de riscos e mais seguras, mais confiáveis e mais precisas. Apesar dessas contribuições, novas demandas exigem o desenvolvimento de novos algoritmos de AM, ou utilização desses algoritmos de maneiras diferentes e inovadoras. Duas demandas atuais importantes são tratar com eficiência os dados que chegam em fluxos contínuos, onde novidades podem aparecer e conceitos podem mudar, e como melhorar o uso dos algoritmos de ML mais adequados, além de valores mais apropriados para os Hyper-parâmetros dos algoritmos selecionados para uma nova tarefa. Este projeto irá pesquisar novas abordagens para lidar eficientemente com essas demandas.

      Autores: Ana Carolina Lorena, Ana Paula Lemes, Arlindo Flavio da Conceição, Carlos Marcelo Gurjão de Godoy, Cláudia Barbosa Ladeira de Campos, Dayane Batista Tada, Eudes Eterno Fileti, Ezequiel Roberto Zorzal, Henrique Amorim, Jaime S. Ide, Jean Faber de Abreu, Karina Rabello Casali, Luciana Ferreira da Silva, Luis Felipe Bueno, Tatiana Sousa Cunha, Thaciana Valentina Malaspina Fileti, Tiago de Oliveira, Vanessa Gonçalves Paschoa Ferraz, Ana Carolina Lorena, Gustavo E. A. P. A. Batista, Renato Tinós, CARVALHO, ANDRÉ C P L F, Moacir Antonelli Ponti, Paula Costa Castro, Ricardo Cerri

      2017 a 2020

    • CeMEAI - Centro de Ciências Matemática Aplicadas à Indústria

      O foco desta proposta é a transferência de conhecimento matemático para outras áreas da ciência, tecnologia e indústria, por meio de um centro de pesquisa estruturado para esse fim. Todo o conhecimento matemático é, em última análise, aplicável. se não diretamente, por meio de outros conhecimentos. Em algumas áreas da matemática a aplicação é quase ime( Entretanto, a colocação em prática de tal aplicabilidade se encontra muitas vezes travada por tradições incorretas, academicismo mal direcionado e dificuldades operacionais. Nos últimos anos, o crescimento da ciência no Brasil, e da matemática em particular, foi notável. Entretanto, a aplicação tecnológica, muitas vezes medida pelas patentes registradas, não teve o mesmo sucesso. Para fechar essa lacuna é necessário a criação de estruturas institucionais que estabeleçam as pontes entre as ciências matemáticas e aplicações como um objetivo em si mesmo. Não se trata apenas de orientar os trabalhos teóricos a áreas "potencialmente aplicáveis", mas de avançar nas aplicações até as últimas consequências, isto é, sua efetiva implementação na indústria, em sentido amplo. Não é mais possível descansar na posição de que a aplicação é problema de outros. É, de fato, problema de todos e reflete o necessário comprometimento da ciência aplicada e pura com o progresso material e espiritual da sociedade. A estratégia do presente projeto envolve, em primeiro lugar, a aglutinação de grupos destacados nas áreas mais aplicáveis da matemática no Estado visando seu direcionamento para aplicações efetivas. Os grupos selecionados têm demonstrado sua excelência na atividade científica convencional, em primeiro lugar, e em muitos casos, em aplicações relevantes. No CEPID proposto os grupos participantes continuarão com sua atividade científica habitual, e, ao mesmo tempo, desenvolverão "Ações de Transferência" de acordo com o roteiro: 1) Teses de mestrado e doutorado necessariamente vinculadas com aplicações em sentido amplo, com co-orientação explícita de especialistas nesses setores. 2) Realização de pelo menos um Workshop anual de Transferência, onde participarão os membros do CEPID e representantes de indústrias, administração, serviços, setores educativo e tecnológico. 3) Visitas periódicas de membros do CEPID a instituições com potencial para aplicações relevantes. 4) Elaboração de uma publicação interna chamada em princípio "Transference experiences" visando a consolidação de uma publicação mais permanente..

      Autores: Ana Carolina Lorena, André C. P. L. F. de Carvalho, Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, José Alberto Cuminato

      Desde 2017

    • Construção e seleção automática de algoritmos de Aprendizado de Máquina

      O uso de meta-learning para recomendação de algoritmos é uma área de pesquisa que tem sido amplamente explorada nos últimos anos. Sistemas de meta-learning para recomendação de algoritmos podem ser divididos em dois grandes grupos: (a) sistemas que realizam seleção de algoritmos ou modelos baseados em meta-features; e (b) sistemas que buscam pelo melhor algoritmo de classificação possível em um dado espaço de algoritmos, uma abordagem relativamente menos investigada que a anterior. Em trabalhos prévios do proponente e seus colaboradores, foram desenvolvidos três sistemas representativos de meta-learning baseados em busca para a construção automática de algoritmos. Todos eles utilizaram o paradigma de algoritmos evolutivos como método de busca, porém construindo diferentes tipos de algoritmos de classificação -- indução de regras, indução de árvores de decisão, e indução de redes bayesianas. Esses três sistemas de meta-learning, até onde se sabe, são as únicas abordagens de meta-learning para a construção automática de algoritmos encontradas na literatura. Assim, a ideia deste projeto de pesquisa é avançar na área de construção automática de algoritmos de aprendizado de máquina, mais especificamente classificação. Dentre os tópicos considerados em aberto nessa área, é possível destacar: (i) desenvolvimento de abordagens baseadas em diferentes métodos de busca; (ii) evolução de árvores de decisão com múltiplos testes; (iii) implementação de abordagens multi-objetivas; (iv) construção automática de funções de similaridade no contexto de aprendizado semissupervisionado; (v) evolução automática de redes neurais profundas; (vi) construção automática de comitê de classificadores; (vii) construção automática de preditores multi-target; e (viii) estudo comparativo das abordagens de meta-learning para seleção/configuração e construção de algoritmos de classificação.

      Desde 2022

    • Caracterização da complexidade de conjuntos de dados rotulados

      Bolsa PQ 2

      Autores: Ana Carolina Lorena, LUDERMIR, TERESA B., ZANCHETTIN, CLEBER, CARVALHO, ANDRÉ C P L F, Ricardo Cerri, DE MIRANDA, PÉRICLES B. C., BASGALUPP, MARCIO P., George Darmiton da Cunha Cavalcanti

      2015 a 2018

    • MAP: Aprendizado de Máquina: uma abordagem baseada em múltiplas estratégias

      Esse projeto diz respeito a uma pesquisa conjunta em que técnicas de Aprendizado de Máquina (AM), com ênfase em uma abordagem baseada em múltiplas estratégias. De uma perspectiva da abordagem baseada em múltiplas estratégias, os objetivos são estudar \textit{trade-offs} entre diferentes estratégias de aprendizado e desenvolver sistemas de aprendizado que empregam múltiplas estratégias de inferência ou paradigmas computacionais em um processo de aprendizado. Como consequência, sistemas baseados em múltiplas estratégias têm o potencial de serem aplicáveis a um vasto grupo de problemas. A maioria dos problemas abordados será no contexto de aprendizado não supervisionado, ou análise de agrupamento. Por exemplo, nos iremos analisar a sinergia e os trade-offs entre agrupamento com restrições por programação com restrições (grupo francês) e agrupamento evolutivo multi-objetivo (grupo brasileiro). Os aspectos práticos das técnicas propostas serão abordados, por exemplo, no contexto de mineração e modelagem de dados biológicos, provenientes de texto e temporais. Outro importante objetivo do projeto é estimular a cooperação internacional reunindo pesquisadores brasileiros e Francês para a troca de idéias e experiências. Os grupos do Brasil e da França já possuem um histórico de colaboração que pode ser fortalecida com este projeto.

      Autores: Ana Carolina Lorena, Gustavo E. A. P. A. Batista, katti faceli, teresa bernarda ludermir, Marcilio Carlos Pereira de Souto, Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, CARVALHO, ANDRÉ C P L F

      2015 a 2018

    Instituto Tecnológico de Aeronáutica

    • Seleção e geração de algoritmos de aprendizado: uma perspectiva baseada na complexidade do problema

      As técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) têm atraído a atenção em diversos domínios e se consolidado no meio acadêmico e no mercado. Contudo, o seu uso requer decisões apropriadas importantes, como a escolha de técnicas a serem empregadas e o ajuste de seus parâmetros livres. A experiência adquirida na solução de problemas anteriores pode ser usada no suporte a essas decisões, o que tem sido o tema de pesquisas em áreas como o AutoML (\textit{Automatic Machine Learning}) e o meta-aprendizado. Para este processo de automatização do uso de técnicas de AM, é fundamental entender e caracterizar apropriadamente os problemas a serem solucionados. Neste projeto propõe-se, com base na experiência prévia da proponente em medidas de caracterização da complexidade de problemas rotulados, aprofundar o seu uso no suporte às tarefas de seleção e de geração de algoritmos de AM. A seleção de algoritmos visa automatizar a escolha de técnicas e de parâmetros para a solução de um novo problema. A geração de algoritmos tem como objetivo ajustar os algoritmos aos problemas, o que pode levar à formulação de novas técnicas ou de combinações delas. Espera-se com esses estudos contribuir na automatização da obtenção de soluções adequadas à dificuldade de cada problema específico.

      2018 a 2021

    • Center for Artificial Intelligence (C4AI)

      This proposal describes an Engineering Research Center for Artificial Intelligence (AI) committed to conduct research in basic AI topics and to apply AI techniques to selected application areas --- namely, oil and gas industry, agribusiness, and health. The Center will also fund studies on the social and economic impact of AI, and will carry activities aimed at technology transfer and knowledge diffusion. The Center will be built on the belief that the next ten years will bring unprecedented advances in AI that will depend both on the collaboration amongst the core areas of AI and between these core areas and applications. The Center for Artificial Intelligence will consist of two intertwined groups of researchers, both of them distributed across the host and associated institutions. One group of researchers, with significant international presence in the AI community, will cover central topics of AI, from knowledge representation to machine learning, with specific emphasis on text and natural language processing, particularly in Portuguese. Current international research trends suggest that the next decade will witness an increased interaction between knowledge representation, decision making, and machine learning; the Center for Artificial Intelligence will focus its attention on the combination of these areas of AI as they are not as closely connected as they should be --- the Center will position itself as a fundamental player in the collaboration amongst core AI topics. A second group of researchers in the Center will focus on three selected application areas with high potential and significant existing expertise in the host institution: oil and gas, agribusiness, and health. The connection between core AI research and application areas will work both ways: the core AI research will address large scale problems in the selected application areas, and will be informed by the large scale challenges in those application areas. A small group of researchers from the humanities is also included in the Center so as to conduct research on the social impact of AI and to identify paths that will guarantee the use of AI for good. The Coordinator of Education and Dissemination of Knowledge will organize video production with research results and will work through fairs and schools to educate the public in broadest terms. The Coordinator of Technology Transfer will work together with well established offices of the host institution to nurture initiatives that will transfer results to the funding entities and to entrepreneurship efforts.

      Autores: Ana Carolina Lorena, Ana Carolina Lorena, Carlos Henrique Costa Ribeiro, Fabio Gagliardi Cozman, Paulo André Lima de Castro

      Desde 2020

    • Ciência de Dados no Enfrentamento de Surtos, Epidemias e Pandemias em Hospitais

      O Brasil tem enfrentado a proliferação de diversas doenças contagiosas nos últimos anos, sendo o caso mais recente o da pandemia COVID-19. Contudo, surtos de dengue são recorrentes em diversas regiões do país e mesmo doenças endêmicas como a febre amarela têm se proliferado em localidades diferentes das usuais. Hospitais de referência em grandes cidades enfrentam muitas dificuldades de gestão de seus recursos e profissionais nesses períodos. E, embora grandes volumes de dados sejam coletados nesses hospitais, sua organização e curagem ainda é precária e dificulta realizar análises que deem suporte a uma tomada de decisão confiável. Neste projeto propõe-se a formação de estudantes em nível de pós-graduação em trabalhos que envolvem diversas etapas da Ciência de Dados com o objetivo de obter modelos preditivos confiáveis para o enfrentamento de surtos, endemias, epidemias e pandemias. Para tal, pretende-se abordar desde a definição de um protocolo adequado de coleta e organização dos dados hospitalares para fins de análise preditiva à realização de análises dos dados para otimizar a gestão de recursos hospitalares. A equipe executora é composta de profissionais das áreas de Inteligência Artificial e Otimização e conta com a colaboração do Hospital São Paulo e do Hospital Municipal Dr. José de Carvalho Florence (São José dos Campos) na obtenção dos dados e validação dos modelos desenvolvidos.

      Autores: Ana Carolina Lorena, Carlos Henrique Costa Ribeiro, Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Filipe Alves Neto Verri, Vitor Venceslau Curtis, Antonio Augusto Chaves, Elton Felipe Sbruzzi, Horácio Hideki Yanasse, Luiz Leduíno de Salles Neto

      Desde 2020

    • Meta-aprendizado na exploração de repositórios de dados e de técnicas de Aprendizado de Máquina

      A área de meta-aprendizado (MtL, do Inglês Meta-learning) apresenta diversas soluções para facilitar o uso prático de técnicas de Aprendizado de Máquina (AM). Como exemplo, pode-se mencionar a geração de modelos para a recomendação de técnicas e hiper-parâmetros adequados à solução de um novo problema de classificação, regressão ou agrupamento de dados. O intuito é extrair conhecimento a partir de conjuntos de dados para os quais as soluções por técnicas de AM são conhecidas e então aplicá-lo na solução de novos problemas com características semelhantes. Neste processo, normalmente forma-se um meta-conjunto de dados, que reúne características ou meta-atributos de diversos conjuntos de dados de base e o desempenho alcançado por uma ou mais técnicas de AM em suas soluções. A partir desse meta-conjunto de dados, várias meta-análises podem ser realizadas. Neste projeto, pretende-se empregar o arcabouço de MtL no: (i) entendimento e análise das principais características dos conjuntos de dados e repositórios comumente empregados pela comunidade de AM, com enfoque em sua diversidade; e (ii) para avaliar a capacidade de técnicas de AM e suas principais competências considerando os problemas em que elas apresentam boas soluções. Acredita-se que estes estudos deverão auxiliar os profissionais e pesquisadores da área de AM na determinação de benchmarks adequados para seus experimentos e permitirão uma análise mais detalhada do desempenho dos algoritmos de AM e de suas capacidades e limitações.

      Desde 2021

    • Essex-ITA-UNIFESP Women in Computer Science

      WIS: UK-Brazil Gender Equality Partnerships Call from the British Council, 2021.

      Autores: Ana Carolina Lorena, Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Lilian Berton, Maria Fasli

      2021 a 2022

    • Women in STEM - British Council UK-Brazil Gender Equality Partnerships Call 2022

      Promote gender equality in STEM areas, guided by the Athena Swan principles and guidelines of the Brazil Gender Equality Framework for Higher Education Institutions.

      Desde 2022

    • Beyond Algorithm Selection: Meta-Learning for Data and Algorithm Analysis and Understanding

      The area of Meta-learning (MtL) leverages on knowledge from problems for which successful Machine Learning (ML) solutions are known to support automated algorithm selection for new problems. But far more meta-knowledge can be extracted by relating data properties to algorithmic performance, a topic which remains under-explored compared to the usage of MtL for automated algorithm selection. For instance, one may reveal the competences and limitations of different ML algorithms and highlight data quality issues that are worth investigating. Building on the previous experience of the researcher during her Young Research Project phase 1 which involved the study, proposal and usage of data complexity measures for characterizing the hardness level of classification and regression problems, this project will go one step further and employ such measures for supporting algorithm and data understanding in a MtL perspective. By deepening such understanding, we expect to contribute on improving the comprehensibility and reliability in the usage of ML models. We also expect to generate contributions in three areas which can directly benefit from data and algorithm understanding: data pre-processing, ensemble learning and transfer learning. The idea is to guide the solution of the previous tasks using meta-knowledge extracted about the dichotomous relationship between data properties and algorithmic performance.

      Autores: Ana Carolina Lorena, LUDERMIR, TERESA B., Denise Stringhini, Maria Fasli, Izabela Batista Henriques, Maria Claudia Figueiredo Pereira Emer, Myriam Regattieri De Biase da Silva Delgado, Mariana Geny Moreira, Carla Taciana Lima Lourenco Silva, Letícia Helena Rodrigues

      Desde 2022

    • Aprendizado de máquina automatizado, interpretável e responsável

      Este projeto vai abordar temas que têm despertado grande atenção nas comunidades de pesquisa em ciência de dados e em aprendizado de máquina, a automação de etapas do uso de algoritmos de aprendizado de máquina, a extração de características capazes de descrever os principais aspectos presentes em um conjunto de dados, a interpretabilidade de modelos gerados por algoritmos de aprendizado de máquina e o uso de práticas eticamente responsáveis no emprego de algoritmos de aprendizado de máquina em pesquisas e aplicações em problemas reais. Neste projeto, usaremos o termo aprendizado de máquina para significar aprendizado de máquina de ponta-a-ponta, ou do início-ao-fim, que incorpora, além das pesquisas em aprendizado de máquina, pesquisas em aspectos anteriores e posteriores à tarefa de modelagem de dados por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, como pre-processamento de dados e validação de modelos. A área de pesquisa de aprendizado de máquina automatizado tem por metas reduzir a carga de trabalho manual e repetitiva em tarefas de aprendizado de máquina, permitir o bom uso de algoritmos de aprendizado de máquina por leigos e permitir que especialistas em aprendizado de máquina possam fazer mais em menos tempo, além de aumentar a dedicação a tarefas mais complexas e criativas. Em muitas aplicações de aprendizado de máquina a problemas reais, é importante identificar como os modelos induzidos tomam internamente suas decisões, permitindo assim a interpretação desses modelos. O terceiro tema está associado aos riscos inerentes ao crescente uso de algoritmos de aprendizado de máquina, como a criação de modelos preconceituosos, a incorporação de informações que permitam identificar a origem dos dados coletados, a ausência de dados que permitam a reprodutibilidade de experimentos científicos e o desenvolvimento que ponham seres vivos em situação perigosas.

      Autores: Ana Carolina Lorena, CARVALHO, ANDRÉ C P L F, GARCIA, LUIS PAULO FAINA, Adriano Rivolli, Rafael Izbicki, Bruno Feres, Everlandio Fernandes, Renato Frances, Ellen Souza

      Desde 2022

    Outras atividades técnico científicas

    Atualização Lattes em 2023-12

    Processado em 2023-12-28