Aprendizado de máquina visando à resolução de problemas no ambiente da matemática aplicada
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Data
Autores
Supervisor
Coorientador
Pós-graduação
Curso de graduação
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Relatório de pós-doc
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Este relatório apresenta as atividades desenvolvidas no âmbito do estágio de pós-doutorado realizado junto ao Departamento de Engenharia Elétrica (FEIS/UNESP), no período de 01 de fevereiro de 2023 a 31 de janeiro de 2024. O projeto teve por foco investigar e implementar soluções de Aprendizado de Máquina (AM), com ênfase em redes neurais da família ART (Adaptive Resonance Theory) e sua integração com aprendizado profundo (Deep Learning), para enfrentar problemas típicos de séries temporais e outros cenários da matemática aplicada. A motivação central é explorar a estabilidade–plasticidade das redes ART e avaliar ganhos quando combinadas a arquiteturas profundas, buscando modelos robustos, incrementais e eficientes para aplicações reais.
Descrição
O estágio de pós-doutorado permitiu avançar a integração de ART com Deep Learning em problemas de séries temporais, com resultados promissores em robustez e eficiência. As atividades complementares potencializaram a formação de recursos humanos, infraestrutura computacional e produção colaborativa, alinhadas ao escopo e às metas previstas no projeto.
Palavras-chave
Idioma
Português
Citação
SANTOS-JUNIOR, Carlos Roberto. Aprendizado de máquina visando à resolução de problemas no ambiente da matemática aplicada. 2025. Relatório de pós-doutorado – Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira, Departamento de Engenharia Elétrica, Ilha Solteira, 2025.
