Thiago Serafim Rodrigues

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Projetos de pesquisa

• 2024 - 2024

  OTIMIZAÇÃO DE HIPERPARÂMETROS EM REDES GENERATIVAS ADVERSÁRIAS (GANs) USANDO AHP GAUSSIANO - SBPO 2024, Descrição: A otimização de hiperparâmetros em Redes Adversariais Generativas (GANs) utilizandoo processo de hierarquia analítica gaussiana (AHP Gaussiano) é o foco deste estudo. A combinaçãode técnicas de aprendizado de máquina e métodos de decisão multicritério visa melhorar o desem-penho e a eficiência dos modelos GAN. Utilizando o dataset Fashion MNIST, os modelos GANsão treinados e o AHP Gaussiano é aplicado para avaliar e otimizar os hiperparâmetros com baseem múltiplos critérios de desempenho, como qualidade das imagens geradas, estabilidade do trei-namento e tempo de treinamento. A metodologia é validada por meio de experimentos iterativos,nos quais os hiperparâmetros são ajustados automaticamente com base nas pontuações obtidas, ma-ximizando a eficiência e a qualidade do modelo. Os resultados indicam uma melhoria significativana geração de imagens e na eficiência computacional.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Thiago Serafim Rodrigues - Coordenador / Plácido Rogério Pinheiro - Integrante.

• 2024 - 2024

  Hyperparameter Optimization in Generative Adversarial Networks (GANs) Using Gaussian AHP - IEEE Access, Descrição: This study explores optimizing hyperparameters in Generative Adversarial Networks (GANs)using the Gaussian Analytical Hierarchy Process (Gaussian AHP). By integrating machine learning tech-niques and multi-criteria decision methods, the aim is to enhance the performance and efficiency of GANmodels. It trains GAN models using the Fashion MNIST dataset. It applies Gaussian AHP to optimizehyperparameters based on multiple performance criteria, such as the quality of generated images, trainingstability, and training time. Iterative experiments validate the methodology by automatically adjusting hy-perparameters based on the obtained scores, thereby maximizing the models efficiency and quality. Resultsindicate significant improvements in image generation quality and computational efficiency. The study high-lights the effectiveness of combining Gaussian AHP with GANs for systematic hyperparameter optimization,providing insights into achieving higher performance in image generation tasks. Future research could extendthis approach to other neural network architectures and diverse datasets, further demonstrating the versatilityof this optimization technique. This methods potential applications extend across various domains, includingdata augmentation and anomaly detection, indicating its broad applicability and impact.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Thiago Serafim Rodrigues - Coordenador / Plácido Rogério Pinheiro - Integrante.

• 2023 - 2023

  Dez anos do Prontuário Eletrônico do Cidadão e-SUS APS: em busca de um Sistema Único de Saúde eletrônico, Descrição: Contextualizar a adesão ao Prontuário Eletrônico do Cidadão (PEC) pelos municípios brasileiros e a evolução da estratégia eletrônica do Sistema Único de Saúde (e-SUS) da Atenção Primária (APS) durante seus 10 anos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Thiago Serafim Rodrigues - Coordenador / Ianka Cristina Celuppi - Integrante / Eduarda Talita Bramorski Mohr - Integrante / Mariano Felisberto - Integrante / Jades Fernando Hammes - Integrante / Célio Luiz Cunha - Integrante / Raul Sidnei Wazlawick - Integrante / Eduardo Monguilhott Dalmarco - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa.

• 2023 - 2023

  Optimization of Regression Models for Rental Price Recommendations: An Integrated Approach Using PyCaret and Gaussian Analytic Hierarchy Process - Springer, Descrição: Optimization of Regression Models for Rental Price Recommendations: An Integrated Approach Using PyCaret and Gaussian Analytic Hierarchy Process. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Thiago Serafim Rodrigues - Coordenador / Plácido Rogério Pinheiro - Integrante.