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Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Utilização de aprendizado de máquina em sistemas digestores comerciais (2023)
Almeida, Fernanda Melo Jacques de; Prati, Ronaldo Cristiano (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, CLASSIFICAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALMEIDA, Fernanda Melo Jacques de. Utilização de aprendizado de máquina em sistemas digestores comerciais. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/863f3827-983b-46fe-be65-74d479968796/Fernanda%20Almeida.pdf. Acesso em: 30 abr. 2024.
APA
Almeida, F. M. J. de. (2023). Utilização de aprendizado de máquina em sistemas digestores comerciais (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/863f3827-983b-46fe-be65-74d479968796/Fernanda%20Almeida.pdf
NLM
Almeida FMJ de. Utilização de aprendizado de máquina em sistemas digestores comerciais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/863f3827-983b-46fe-be65-74d479968796/Fernanda%20Almeida.pdf
Vancouver
Almeida FMJ de. Utilização de aprendizado de máquina em sistemas digestores comerciais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/863f3827-983b-46fe-be65-74d479968796/Fernanda%20Almeida.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Uma análise temporal da influência do IPCA, taxa de desemprego e renda média no consumo de crédito da população brasileira (2023)
Silva, Arthur Lucena; Rios, Ricardo Araújo (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
SILVA, Arthur Lucena. Uma análise temporal da influência do IPCA, taxa de desemprego e renda média no consumo de crédito da população brasileira. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0e685611-6fd7-4285-a041-e17a42a5e372/Arthur%20Lucena%20Silva.pdf. Acesso em: 30 abr. 2024.
APA
Silva, A. L. (2023). Uma análise temporal da influência do IPCA, taxa de desemprego e renda média no consumo de crédito da população brasileira (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0e685611-6fd7-4285-a041-e17a42a5e372/Arthur%20Lucena%20Silva.pdf
NLM
Silva AL. Uma análise temporal da influência do IPCA, taxa de desemprego e renda média no consumo de crédito da população brasileira [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0e685611-6fd7-4285-a041-e17a42a5e372/Arthur%20Lucena%20Silva.pdf
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Silva AL. Uma análise temporal da influência do IPCA, taxa de desemprego e renda média no consumo de crédito da população brasileira [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0e685611-6fd7-4285-a041-e17a42a5e372/Arthur%20Lucena%20Silva.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
DeepVaR: impacto de modelos de risco baseados em machine learning no mercado brasileiro (2023)
Faria, Victor de Souza; Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
FARIA, Victor de Souza. DeepVaR: impacto de modelos de risco baseados em machine learning no mercado brasileiro. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4e4ead98-fd25-452f-8d41-5b0f8d8c58c5/V%C3%ADctor%20de%20Souza%20Faria.pdf. Acesso em: 30 abr. 2024.
APA
Faria, V. de S. (2023). DeepVaR: impacto de modelos de risco baseados em machine learning no mercado brasileiro (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4e4ead98-fd25-452f-8d41-5b0f8d8c58c5/V%C3%ADctor%20de%20Souza%20Faria.pdf
NLM
Faria V de S. DeepVaR: impacto de modelos de risco baseados em machine learning no mercado brasileiro [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4e4ead98-fd25-452f-8d41-5b0f8d8c58c5/V%C3%ADctor%20de%20Souza%20Faria.pdf
Vancouver
Faria V de S. DeepVaR: impacto de modelos de risco baseados em machine learning no mercado brasileiro [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4e4ead98-fd25-452f-8d41-5b0f8d8c58c5/V%C3%ADctor%20de%20Souza%20Faria.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Predição de casos de dengue para o município de Recife-PE utilizando algoritmos de predição de séries temporais (2023)
Nishimura, Érica Kamimura; Reis Filho, Ivan José (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: DENGUE, PREDIÇÃO, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
NISHIMURA, Érica Kamimura. Predição de casos de dengue para o município de Recife-PE utilizando algoritmos de predição de séries temporais. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1a7a5a25-c931-45cf-b716-9854865b408f/%C3%89rica%20K.%20Nishimura.pdf. Acesso em: 30 abr. 2024.
APA
Nishimura, É. K. (2023). Predição de casos de dengue para o município de Recife-PE utilizando algoritmos de predição de séries temporais (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1a7a5a25-c931-45cf-b716-9854865b408f/%C3%89rica%20K.%20Nishimura.pdf
NLM
Nishimura ÉK. Predição de casos de dengue para o município de Recife-PE utilizando algoritmos de predição de séries temporais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1a7a5a25-c931-45cf-b716-9854865b408f/%C3%89rica%20K.%20Nishimura.pdf
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Nishimura ÉK. Predição de casos de dengue para o município de Recife-PE utilizando algoritmos de predição de séries temporais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1a7a5a25-c931-45cf-b716-9854865b408f/%C3%89rica%20K.%20Nishimura.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Sistema de predição de séries temporais baseado em técnicas neuro-simbólicas (2020)
Netto, Caio Fabricio Deberaldini; Cozman, Fabio Gagliardi (Orientador)
Unidade: EP
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREDIÇÃO, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NETTO, Caio Fabricio Deberaldini. Sistema de predição de séries temporais baseado em técnicas neuro-simbólicas. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1908d110-ed33-4a98-ad95-eb0308c317c1/CAIO%20FABRICIO%20DEBERALDINI%20NETTO%20TCC20.pdf. Acesso em: 30 abr. 2024.
APA
Netto, C. F. D. (2020). Sistema de predição de séries temporais baseado em técnicas neuro-simbólicas (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1908d110-ed33-4a98-ad95-eb0308c317c1/CAIO%20FABRICIO%20DEBERALDINI%20NETTO%20TCC20.pdf
NLM
Netto CFD. Sistema de predição de séries temporais baseado em técnicas neuro-simbólicas [Internet]. 2020 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1908d110-ed33-4a98-ad95-eb0308c317c1/CAIO%20FABRICIO%20DEBERALDINI%20NETTO%20TCC20.pdf
Vancouver
Netto CFD. Sistema de predição de séries temporais baseado em técnicas neuro-simbólicas [Internet]. 2020 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1908d110-ed33-4a98-ad95-eb0308c317c1/CAIO%20FABRICIO%20DEBERALDINI%20NETTO%20TCC20.pdf

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