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    • Uma Aplicação De Meta-Aprendizagem Nas Cotações Euro/Dólar 

      Duarte, Felipe De Almeida [UNIFESP] (Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), 2018-12-07)
      For the investor, knowing when to buy or sell a asset is a decision of extreme importance to make profits in financial markets. However, the same decision-making process, the investor should choose the ideal model for the ...

    • Data quality monitoring at scale with automated anomaly detection: a profiling-based framework 

      Pereira, Rafael Leinio [UNIFESP] (Universidade Federal de São Paulo, 2023-02-27)
      Embora a cultura orientada por dados e abordagens de Inteligência Artificial sejam empregadas em várias organizações, é sabido que ainda existem muitos desafios na criação de uma operação de dados eficiente. Uma das ...

    • Previsão De Preços De Commodities Agrícolas Utilizando Redes Neurais Artificiais Com Transferência De Aprendizado 

      Goncalves, Cassio Doria [UNIFESP] (Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), 2017-08-16)
      Transfer Learning Is A Strategy To Solve A Target Problem By Reusing The Learning Of A Source Problem That Has Already Been Solved. In This Work, We Propose To Use Transfer Learning On A Multilayer Perceptron Artificial ...

    • Proposal for a new approach to forecast spare parts demand 

      Acayaba, Gabriel Medrado Assis [UNIFESP] (Universidade Federal de São Paulo, 2021-08-03)
      A previsão de peças de reposição para apoiar as operações de manutenção é essencial para garantir a disponibilidade dos mais diversos serviços. Este documento tem como objetivo investigar quais técnicas têm sido propostas ...

    • SiRCub, A Novel Approach to Recognize Agricultural Crops Using Supervised Classification 

      Tomas, Jordi Creus; Faria, Fabio Augusto [UNIFESP]; Dalla Mora Esquerdo, Julio Cesar; Coutinho, Alexandre Camargo; Medeiros, Claudia Bauzer (Igi Global, 2017)
      This paper presents a new approach to deal with agricultural crop recognition using SVM (Support Vector Machine), applied to time series of NDVI images. The presented method can be divided into two steps. First, the Timesat ...