Geração de Dados Sintéticos para Séries Temporais usando técnicas GAN-based скачать в хорошем качестве

Geração de Dados Sintéticos para Séries Temporais usando técnicas GAN-based

Nesta apresentação vamos discutir o problema de geração de dados sintéticos, em especial, para dados de séries temporais usando abordagens mais comuns do estado da arte: as famosas GANs. 🎤 Apresentação: Ticiana Linhares - Professora da Universidade Federal do Ceará (UFC) e membro permanente do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFC - Campus Quixadá. Pesquisadora e Coordenadora de Pesquisa do Insight Lab. Coordenadora da Linha de Pesquisa "Detecção de Anomalias e Feedback dos Usuários", projeto de pesquisa desenvolvido com a Samsung. Cientista de Dados do Íris - Laboratório de Inovação e Dados do Governo do Estado do Ceará. Tem doutorado, mestrado e graduação em Ciência da Computação. Tem experiência em projetos de pesquisa e desenvolvimento com universidades estrangeiras, bem como com empresas do setor privado e setor público. Trabalha há quase 10 anos em projetos com foco em Ciência de Dados, em modelos preditivos usando Deep Learning e Aprendizagem de Máquina, bem como em descoberta de padrões. 🤖 O GEAM é o Grupo de Estudos em Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados. ❤️️ INSCREVA-SE aqui no canal e ative as notificações para receber novos conteúdos em vídeo do Insight.