Luiz Gustavo Moro Senko

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Produções bibliográficas

• ROSSI, LEILA LISIANE ; SENKO, LUIZ GUSTAVO MORO ; MARQUES, HYGOR ALBERT FERNANDES ; BONFIM, MARIA JOSÉ DE CASTRO . Olimpíada brasileira de informática no município de Videira/SC: ferramenta web para avaliar o perfil dos competidores. REGAE: REVISTA DE GESTÃO E AVALIAÇÃO EDUCACIONAL , v. 1, p. 1-8, 2019.

• ROSSI, L. L. ; SENKO, L. G. M. ; NACHTIGALL, G. R. ; ROSA, A. M. C. ; HEINECK, T. ; VIAN, C. ; BOESING, J. J. S. . Software Livre como Apoio à Tomada de Decisão no Ensino e Uso de Tecnologias: Estudo de Caso para as Escolas Públicas Municipais de Videira-SC. http://dx.doi.org/10.5902/2318133821338 , v. 5, p. 95-102, 2016.

• ROSSI, L. L. ; SENKO, L. G. M. ; BOESING, J. J. S. ; RIGO, W. . AnalyticPos: Ferramenta para Análise do Perfil Acadêmico dos Cursos de Pós-Graduação no Instituto Federal Catarinense - Campus Videira. Revista de Gestão e Avaliação Educacional , v. 5, p. 41-52-52, 2016.

• HEINECK, T. ; ROSSI, L. L. ; ROSA, A. M. C. ; HUBLER, L. C. ; SENKO, L. G. M. . Ferramenta Analytic para Avaliar o Perfil Acadêmico do Curso de Pedagogia - IFC - Videira. Revista Pedagogia UFMT , v. 2, p. 1-9, 2015.

• SENKO, L. G. M. ; AVILA, B. C. ; SCALABRIN, E. E. ; ENEMBRECK, Fabricio . Um Método para Tratar Inconsistências em Classificadores à base de Regras. Revista IEEE América Latina , v. 6, p. 89-96, 2008.

• ROSSI, L. L. ; HEINECK, T. ; ROSA, A. M. C. ; SENKO, L. G. M. . Analytic - Ferramenta Web para Análise do Perfil Acadêmico do Curso de Ciência da Computação - IFC - Videira. In: III Congresso Internacional de Educação Científica e Tecnológica, 2015, Santo Ângelo -RS. Analytic - Ferramenta Web para Análise do Perfil Acadêmico do Curso de Ciência da Computação - IFC - Videira, 2015.

• SENKO, L. G. M. ; KLEIN, V. B. ; TODESCO, J. L. . Uma Revisão sobre a Construção de Indicadores de Sistemas Educacionais Nas Iniciativas de Smart Cities. In: Congresso Internacional de Métodos e Gestão de Avaliação Educacional, 2015, Florianópolis. Uma Revisão sobre a Construção de Indicadores de Sistemas Educacionais Nas Iniciativas de Smart Cities, 2015. v. 1. p. 103-114.

• SENKO, L. G. M. ; ENEMBRECK, Fabricio ; FUCKNER, M. . Handling Inconsistent Symbolic Classifiers. In: XXXV Latin American Informatics Conference, 2009, Pelotas, RS. Brasil. XXXV Latin American Informatics Conference - CLEI. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2009. v. 1. p. 1-10.

• SENKO, L. G. M. . Lógica Paraconsistente Aplicada como Solução de Inconsistências entre Classificadores de Aprendizagem Simbólica. IX Escola Regional de Banco de Dados 2013 , 2013.

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  Classificadores Hierárquicos, Descrição: O objetivo desta pesquisa consiste em desenvolver e avaliar Sistemas de Classificação Hierárquica, baseado em Técnicas de Aprendizagem de Máquina tanto baseadas em Técnicas Locais quanto Técnicas Globais que permitam a Classificação Hierárquica de Proteínas. Como objetivos específicos têm-se: a) Determinar como técnicas de Aprendizagem de Máquina não hierárquicas podem ser alteradas para trabalhar em problemas hierárquicos de previsão da função de proteínas, tanto aquelas baseadas em árvore quanto as baseadas em grafos; b) Propor arquiteturas que permitam trabalhar com problemas hierárquicos, baseadas em grafos; c) Desenvolver estratégias de avaliação para problemas hierárquicos; d) Avaliar o desempenho das arquiteturas propostas em problemas de Classificação Hierárquica de Proteínas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Luiz Gustavo Moro Senko - Coordenador / Julio Cesar Nievola - Integrante / Helyane Bronoski Borges - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa.

• 2004 - 2006

  Um Método Baseado em Lógica Paraconsistente para Detecção de Inconsistências em Classificadores à Base de Regras, Descrição: Muitos métodos em mineração distribuída têm sido desenvolvidos com o objetivo de viabilizar a aplicação de técnicas de mineração em grandes volumes de dados. As pesquisas em mineração distribuída têm como interesse principal a otimização de algoritmos e técnicas que possibilitem a análise de dados fisicamente distribuídos, propondo soluções mais viáveis financeiramente e computacionalmente. Entre os principais métodos está a mineração distribuída orientada a dados. Este método consiste na divisão dos dados em subconjuntos menores que são minerados individualmente e produzem diversos classificadores locais para, posteriormente, combiná-los em um único classificador. O maior problema com essa técnica é a existência de dados inconsistentes nos subconjuntos que podem comprometer o desempenho e formar classificadores com opiniões contraditórias. A utilização de técnicas de gerenciamento de incerteza permite um raciocínio mais adequado nas situações em que os dados ou conceitos obtidos nem sempre estão completos ou consistentes. Neste trabalho foram empregados conceitos de Lógica Paraconsistente no desenvolvimento de um método capaz de tomar decisões confiáveis a partir de um conjunto de classificadores à base de regras, mesmo quando opiniões contraditórias estiverem presentes. Os experimentos foram aplicados a diferentes bases de dados e na maior parte dos casos, o método proposto produz uma melhor classificação do que cada classificador local. Nos resultados em que o método desenvolvido foi superior, estima-se que a razão do desempenho está associada às bases formadas por maior número de atributos, que podem gerar conjuntos de regras mais expressivos e, possivelmente, uma melhor representação das características das bases.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luiz Gustavo Moro Senko - Integrante / Fabricio Enembreck - Coordenador., Financiador(es): Pontifícia Universidade Católica do Paraná - Bolsa.