Bianca da Rocha Bartolomei

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Participação em eventos

Produções bibliográficas

• da Rocha Bartolomei, Bianca ; Drummond, Isabela Neves . Authorship Attribution of Brazilian Literary Texts Through Machine Learning Techniques. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2020, v. , p. 389-402.

• BARTOLOMEI, BIANCA DA ROCHA ; PAULA, MELISE MARIA VEIGA DE ; SOUZA, VANESSA CRISTINA OLIVEIRA DE . Governança de dados aplicada ao planejamento urbano municipal. In: Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação, 2021, Brasil. Anais Estendidos do XVII Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (Anais Estendidos do SBSI 2021), 2021. p. 93.

Projetos de pesquisa

• 2018 - 2019

  APRENDIZADO DE MÁQUINA VIA APRENDIZAGEM PROFUNDA (DEEP LEARNING): COMPARAÇÃO DE MODELOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA E DE APRENDIZADO PROFUNDO, Descrição: Com o avanço da indústria 4.0, da complexidade e do volume de dados, além dos estudos na área de computação, a popularidade de técnicas de inteligência artificial aumentou. Existe um esforço, tanto por parte do mercado quanto da academia, na utilização dos modelos de aprendizado de máquina e de aprendizado profundo para a resolução dos mais diversos problemas, como automação industrial e tomadas de decisão. Este trabalho de iniciação científica se propõe a estudar essas duas abordagens, o aprendizado de máquina clássico e o aprendizado profundo, com o objetivo de comparar um conjunto de métodos, identificando características mais adequadas a cada classe de aplicação. O estudo envolve a análise de cinco métodos de aprendizado de máquina, sendo eles a Máquina de Vetores de Suporte, o Naïve Bayes, as Florestas Aleatórias, o Perceptron de Múltiplas Camadas e o K-médias; e de aprendizado profundo, a Rede Neural Profunda, a Rede Neural Convolucional e a Rede Neural Autocodificadora, aplicados a quatro diferentes tipos de conjuntos de dados: um conjunto de dados numérico simples, Seismic-Bumps, um de imagens, o MNIST, um de textos, o Large Movie Review, e por fim, um de áudios, o UrbanSound8K. Os testes realizados possibilitaram avaliar o comportamento dos modelos de aprendizado aplicados a conjuntos de dados com características distintas, disponibilizando um indicativo da técnica mais adequada para classificar ou agrupar um conjunto de dados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Bianca da Rocha Bartolomei - Integrante / Isabela Neves Drummond - Coordenador.