Victor Hugo Braguim Canto

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Participação em eventos

Orientou

Produções bibliográficas

• CANTO, V. H. B. ; MANESCO, J. R. R. ; SOUZA, G. B. ; MARANA, A. N. . Dog Face Recognition Using Visual Transformer. 2023. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• CANTO, V. H. B. ; MARANA, A. N. . Uso de Redes Neurais Convolucionais para identificação biométrica de indivíduos em tempo real utilizando Internet das Coisas. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• CANTO, V. H. B. ; CHIAVEGATTO FILHO, A. D. P. . Uso de técnicas de machine learning para identificar indivíduos com alto risco de hipertensão: uma análise dos dados da Pesquisa Nacional de Saúde. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• CANTO, V. H. B. ; CHIAVEGATTO FILHO, A. D. P. . Uso de técnicas de machine learning para identificar indivíduos com alto risco de diabetes: uma análise dos dados da Pesquisa Nacional de Saúde. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• CANTO, V. H. B. ; GALVAO, G. ; WATANABE, Willian Massami. . Projeto Agentes Multiplicadores de Informação: Uma Abordagem Prática de Ensino de Programação Web. 2014. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• CANTO, V. H. B. . Introdução ao Linux. 2014. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• CANTO, V. H. B. ; Ribeiro, R. . Criação de Material de Apoio para disciplinas ligadas à Área de Sistemas Distribuídos 2015 (Programa de Apoio à Produção de Recursos Educacionais Digitais).

Projetos de pesquisa

• 2016 - 2017

  Uso de técnicas de machine learning para identificar indivíduos com alto risco de diabetes: uma análise dos dados da Pesquisa Nacional de Saúde, Descrição: O rápido e consistente aumento da quantidade de dados disponíveis em saúde tem incentivado o desenvolvimento de novas técnicas de análise de dados. Dentro dessa nova área de big data, as possibilidades mais promissoras envolvem o uso de algoritmos preditivos de machine learning. A diabetes é atualmente uma das doenças crônicas com maior prevalência no mundo e seu aumento tem ocorrido principalmente em países em desenvolvimento como o Brasil. O presente projeto tem como objetivo testar o uso de algoritmos de machine learning para predizer a presença de diabetes entre os participantes da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), um estudo representativo da população brasileira realizado em 2013, cujos microdados foram recentemente divulgados. Para a análise, será utilizado o super learner, uma técnica de machine learning que combina múltiplos algoritmos em uma única função preditiva final com os menores resíduos quadráticos. O objetivo final será identificar grupos de alto risco para diabetes entre os participantes da PNS e testar o seu poder preditivo por meio de validação cruzada. Os resultados, e os desafios, do estudo irão contribuir para o desenvolvimento de algoritmos de machine learning que identifiquem indivíduos com alto risco de diabetes, com o objetivo futuro de auxiliar na tomada de decisão na prática clínica. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Victor Hugo Braguim Canto - Coordenador / Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

Prêmios