DJEnsemble: Decidindo quais modelos de aprendizado de máquina a construir
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Palestrantes
Fábio Porto - LNCC/MCTI
Pesquisador do Laboratório Nacional de Computação Científica desde 2009, onde fundou o Data Extreme Lab (DEXL). Foi Prof. Visitante na Universidade Nacional de Singapura, Departamento de Ciência da Computação, entre Março e Julho de 2020. Tem formação em Matemática, Modalidade Informática, pela Universidade Estadual do Rio de Janeiro, em 1987, e Mestrado e Doutorado em Informática pela PUC-Rio, em 1996 e 2001, respectivamente. Foi Posdoc na Ecole Polytechnique Federal de Lausanne, na Suiça, entre 2004 e 2008. Tem como interesse de pesquisa a Gerência e Análise de Grandes Volumes de dados (Big Data), Gerência de Modelos de Aprendizagem e Aprendizado Profundo. É membro da ACM e SBC. Participa do comitê de programa das conferências: VLDB 2021, SIGMOD2023 e SBBD 2022. Foi Coordenador Geral do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados em 2015 e Coordenador Geral da 44ª International Conference on Very Large Data Bases, em 2018. O pesquisador foi membro do Comitê Diretivo da Comissão Especial de Banco de Dados (CEBD), entre 2018 e 2022, e coordenador geral da CEBD no período entre 2020-2021.
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Informações úteis
Bem-vindo!
Este é um evento organizado pelo Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC/MCTI) como parte do Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional.
O seminário será transmitido através do aplicativo Zoom (download disponível em https://zoom.us/), e ao vivo pelo canal do LNCC no YouTube.
Aviso Legal: As opiniões expressadas neste vídeo são de responsabilidade exclusiva do(s) palestrante(s).
Resumo:
Sistemas cársticos têm sido alvo de crescente interesse nos últimos anos. Dentre suas numerosas aplicações, recentemente compreendeu-se que seu estudo pode gerar subsídios ao melhor conhecimento dos reservatórios do pré-sal na costa brasileira. As complexas relações de deposição, diagênese e maturação dos carbonatos fazem com o que se tenha diversos agentes atuando de forma simultânea. Em particular, regimes de fluxo se alteram no tempo e no espaço, dificultando esforços de modelagem. Avanços nos últimos anos tem permitido uma caracterização computacional mais próxima à realidade, embora existam ainda muitas limitações. A palestra irá discorrer sobre alguns dos desafios à compreensão dos fascinantes sistemas de fluxo no carste.
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Mais informações
Pós-graduação do LNCCcopga@lncc.br