PhD Thesis

  • Cynthia Moreira Maia.  On Multi-Label Meta-Learning for Automated Pipeline Recommendation . 2025.
  • Ingryd Vanessa de Sa Teles Pereira. Detecção de Fake News utilizando multi-view autoencoders. 2025.
  • Lucas Benevides Viana de Amorim. Meta-scaler+: a meta-learning based solution for model-specific recommendations of scaling techniques. 2025.
  • Juscimara Gomes Avelino. Imbalanced Regression Pipeline Recommendation. 2024.
  • Francimaria Rayanne dos Santos Nascimento. Hate Speech Detection and Gender Bias Mitigation on Online Social Media. 2024.
  • Paulo Roger Gomes Cordeiro. Uma abordagem para pós-seleção de ensembles utilizando conceitos de Oráculo e Multi-view Learning. 2024.
  • Mariana de Araújo Souza. Local Pool Generation for Dynamic Ensemble Selection. 2023.
  • Rogério César Peixoto Fragoso. Clustering-based Dynamic Ensemble Selection for One-Class Decomposition. 2022.
  • Eraylson Galdino da Silva. Uma abordagem de seleção dinâmica de preditores baseada nas janelas temporais mais recentes. 2021.
  • Hector Natan Batista Pinheiro. Representações profundas para verificação de locutores independente de texto. 2020.
  • Thiago José Marques Moura. MINE: A framework for dynamic regressor selection. 2019.
  • Diêgo João Costa Santiago. Algoritmos rápidos para rotulação de componentes conexos utilizando blocos 2×2, 2019.
  • Leonardo Valeriano Neri. Extração de características para segmentação de locutores, 2019.
  • Luis Filipe Alves Pereira. Development of a fast and cost-effective Computed Tomography system for industrial environments by incorporating priors into the imaging workflow, 2018.
  • Dayvid Victor Rodrigues de Oliveira. FIRE-DES and FIRE-DES++: Dynamic Classifier Ensemble Selection Frameworks, 2018.
  • Edson Leite Araújo. Um classificador baseado em perturbações, 2017.
  • Roberto Hugo Wanderley Pinheiro. Combinação de classificadores em diferentes espaços de características para classificação de documentos, 2017.
  • Wendeson da Silva Oliveira. Consenso de segmentações de imagens usando classificação de padrões, 2017.
  • Elias Rodrigues da Silva Júnior. Metodologia de extração de características para cenários com multimodalidade intraclasse, 2016.
  • Rafael Menelau Oliveira e Cruz. Dynamic Selection of Ensemble of Classifiers using Meta-Learning, 2016.
  • Maria Aparecida Amorim Sibaldo de Carvalho. Recomendação baseada em modularidade, 2016
  • Nara Miranda Portela. Modelo de mistura de gaussianas fuzzy contextual, 2015.
  • Tiago Buarque Assunção de Carvalho. Agrupamento-de-Pixels e Autofaces-Fracionário para Reconhecimento de Faces, 2015.
  • Bruno José Torres Fernandes. Redes neurais com extração implícita de características para reconhecimento de padrões visuais. 2013.
  • Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto. Um Método para Análise de Mercados de Ações Utilizando Séries Temporais de Índices Financeiros. 2012.

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