Victor Azevedo Coscrato

Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos (2017), mestrado em Mestrado em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos (2019), mestrado em Estatística pela Universidade de São Paulo (2019) e doutorado em PhD in Artificial Inteligence - University College Cork (2024). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal de São Carlos. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Aprendizado de Máquina

Informações coletadas do Lattes em 30/03/2026

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em PhD in Artificial Inteligence

2019 - 2024

University College Cork
Título: Uncertainty in Recommender Systems
Orientador: Derek Bridge
Bolsista do(a): Science Foundation Ireland, SFI, Irlanda.

Mestrado em Mestrado em Estatística

2018 - 2019

Universidade Federal de São Carlos
Título: Neural networks as an optimization tool for regression, Ano de Obtenção: 2019
Rafael Izbicki.Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Regressão; Redes neurais; Combinação de regressões; Regressão local; Otimização.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.

Mestrado em Estatística

2018 - 2019

Universidade de São Paulo
Título: Neural networks as an optimization tool for regression, Ano de Obtenção: 2019
Rafael Izbicki.Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.

Graduação em Estatística

2014 - 2017

Universidade Federal de São Carlos
Título: Word2vec, uma alternativa ao bag-of-words
Orientador: Rafael Izbicki

Ensino Médio (2º grau)

2011 - 2013

curso e colegio interativo araraquara

Ensino Fundamental (1º grau)

2003 - 2010

curso e colegio interativo araraquara

Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Bandeira representando o idioma Espanhol

Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Razoavelmente, Escreve Razoavelmente.

Bandeira representando o idioma Português

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Aprendizado de Máquina.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Recomendação.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Probabilidade e Estatística.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inferência estatística.

Produções bibliográficas

  • COSCRATO, VICTOR ; INÁCIO, MARCO H.A. ; BOTARI, TIAGO ; IZBICKI, RAFAEL . NLS: An accurate and yet easy-to-interpret prediction method. NEURAL NETWORKS , v. 162, p. 117-130, 2023.

  • COSCRATO, VICTOR ; BRIDGE, DEREK . Estimating and Evaluating the Uncertainty of Rating Predictions and Top-n Recommendations in Recommender Systems. ACM Transactions on Recommender Systems , v. 1, p. 1-34, 2023.

  • COSCRATO, VICTOR ; IZBICKI, RAFAEL . The NN-Stacking: Feature weighted linear stacking through neural networks. NEUROCOMPUTING , v. 399, p. 141-152, 2020.

  • COSCRATO, VICTOR ; IZBICKI, RAFAEL ; STERN, RAFAEL B. . Agnostic tests can control the type I and type II errors simultaneously. Brazilian Journal of Probability and Statistics , v. 34, p. 230-250, 2020.

  • COSCRATO, VICTOR ; BRIDGE, DEREK . Recommendation Uncertainty in Implicit Feedback Recommender Systems. Communications in Computer and Information Science. 0ed.: Springer Nature Switzerland, 2023, v. , p. 279-291.

  • Victor Coscrato ; Derek Bridge ; V Coscrato . Recommendation Uncertainty in Implicit Feedback Recommender Systems 2023 (Artigo em conferência).

Histórico profissional

Endereço profissional

  • Universidade Federal de São Carlos, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Departamento de Estatística. , Universidade Federal de São Carlos, Jardim Guanabara, 13565905 - São Carlos, SP - Brasil, Telefone: (16) 997913309

Experiência profissional

2025 - Atual

Universidade Federal de São Carlos

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

  • 07/2025

    Pesquisa e desenvolvimento, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Departamento de Estatística.Linhas de pesquisa

2014 - 2015

PET Estatística UFSCar

Vínculo: Voluntário, Enquadramento Funcional: Monitor e pesquisador, Carga horária: 20

2015 - 2017

Centro de Estudo do Risco

Vínculo: Voluntário, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 20