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Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Otimização utilizando o Algoritmo das Abelhas de hiperparâmetros do método Advantage Actor-Critic com treinamento limitado (2023)
Sinoara, Guilherme Hiroshi; Romero, Roseli Aparecida Francelin (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: ALGORITMOS GENÉTICOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA
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ABNT
SINOARA, Guilherme Hiroshi. Otimização utilizando o Algoritmo das Abelhas de hiperparâmetros do método Advantage Actor-Critic com treinamento limitado. 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/c95c5b78-c756-4d43-8298-94d7ef812b7b/Guilherme%20Hiroshi%20Sinoara.pdf. Acesso em: 02 jun. 2024.
APA
Sinoara, G. H. (2023). Otimização utilizando o Algoritmo das Abelhas de hiperparâmetros do método Advantage Actor-Critic com treinamento limitado (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/c95c5b78-c756-4d43-8298-94d7ef812b7b/Guilherme%20Hiroshi%20Sinoara.pdf
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Sinoara GH. Otimização utilizando o Algoritmo das Abelhas de hiperparâmetros do método Advantage Actor-Critic com treinamento limitado [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c95c5b78-c756-4d43-8298-94d7ef812b7b/Guilherme%20Hiroshi%20Sinoara.pdf
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Sinoara GH. Otimização utilizando o Algoritmo das Abelhas de hiperparâmetros do método Advantage Actor-Critic com treinamento limitado [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c95c5b78-c756-4d43-8298-94d7ef812b7b/Guilherme%20Hiroshi%20Sinoara.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Delta Lake: técnicas e otimização avançada para armazenamento e processamento de Big Data (2023)
Rezende, Júlio César Caldas; Cerri, Ricardo (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BANCO DE DADOS, BIG DATA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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REZENDE, Júlio César Caldas. Delta Lake: técnicas e otimização avançada para armazenamento e processamento de Big Data. 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/2ece75cd-8926-40fd-b969-82426d459f0e/J%C3%BAlio%20C%C3%A9sar%20Caldas%20Rezende.pdf. Acesso em: 02 jun. 2024.
APA
Rezende, J. C. C. (2023). Delta Lake: técnicas e otimização avançada para armazenamento e processamento de Big Data (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/2ece75cd-8926-40fd-b969-82426d459f0e/J%C3%BAlio%20C%C3%A9sar%20Caldas%20Rezende.pdf
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Rezende JCC. Delta Lake: técnicas e otimização avançada para armazenamento e processamento de Big Data [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2ece75cd-8926-40fd-b969-82426d459f0e/J%C3%BAlio%20C%C3%A9sar%20Caldas%20Rezende.pdf
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Rezende JCC. Delta Lake: técnicas e otimização avançada para armazenamento e processamento de Big Data [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2ece75cd-8926-40fd-b969-82426d459f0e/J%C3%BAlio%20C%C3%A9sar%20Caldas%20Rezende.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Localização de vazamentos em tubulações de gás natural utilizando redes neurais (2023)
Scucuglia, José Wanderley; Tinós, Renato (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
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SCUCUGLIA, José Wanderley. Localização de vazamentos em tubulações de gás natural utilizando redes neurais. 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/591b4686-5b30-40d4-b375-96dbebbc10ea/Jos%C3%A9%20Wanderley%20Scucuglia.pdf. Acesso em: 02 jun. 2024.
APA
Scucuglia, J. W. (2023). Localização de vazamentos em tubulações de gás natural utilizando redes neurais (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/591b4686-5b30-40d4-b375-96dbebbc10ea/Jos%C3%A9%20Wanderley%20Scucuglia.pdf
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Scucuglia JW. Localização de vazamentos em tubulações de gás natural utilizando redes neurais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/591b4686-5b30-40d4-b375-96dbebbc10ea/Jos%C3%A9%20Wanderley%20Scucuglia.pdf
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Scucuglia JW. Localização de vazamentos em tubulações de gás natural utilizando redes neurais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/591b4686-5b30-40d4-b375-96dbebbc10ea/Jos%C3%A9%20Wanderley%20Scucuglia.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Classificação de textos de petições jurídicas com base em técnicas de processamento de línguas naturais (2023)
Santos, Kelsen Henrique Rolim dos; Pardo, Thiago Alexandre Salgueiro (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, ANÁLISE DE TEXTO, LINGUÍSTICA COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
SANTOS, Kelsen Henrique Rolim dos. Classificação de textos de petições jurídicas com base em técnicas de processamento de línguas naturais. 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/10cbe4f4-36c7-4c97-bd82-1477ec3348b4/Kelsen%20Henrique%20Rolim%20dos%20Santos.pdf. Acesso em: 02 jun. 2024.
APA
Santos, K. H. R. dos. (2023). Classificação de textos de petições jurídicas com base em técnicas de processamento de línguas naturais (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/10cbe4f4-36c7-4c97-bd82-1477ec3348b4/Kelsen%20Henrique%20Rolim%20dos%20Santos.pdf
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Santos KHR dos. Classificação de textos de petições jurídicas com base em técnicas de processamento de línguas naturais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/10cbe4f4-36c7-4c97-bd82-1477ec3348b4/Kelsen%20Henrique%20Rolim%20dos%20Santos.pdf
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Santos KHR dos. Classificação de textos de petições jurídicas com base em técnicas de processamento de línguas naturais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/10cbe4f4-36c7-4c97-bd82-1477ec3348b4/Kelsen%20Henrique%20Rolim%20dos%20Santos.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Modelo de propensão: como identificar os clientes com maior chance de compra? (2023)
Pires, Leonardo Caresia; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, CLASSIFICAÇÃO
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PIRES, Leonardo Caresia. Modelo de propensão: como identificar os clientes com maior chance de compra?. 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/62e6fac7-f977-4662-a82e-cdbb02bc39ef/Leonardo%20Caresia%20Pires.pdf. Acesso em: 02 jun. 2024.
APA
Pires, L. C. (2023). Modelo de propensão: como identificar os clientes com maior chance de compra? (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/62e6fac7-f977-4662-a82e-cdbb02bc39ef/Leonardo%20Caresia%20Pires.pdf
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Pires LC. Modelo de propensão: como identificar os clientes com maior chance de compra? [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/62e6fac7-f977-4662-a82e-cdbb02bc39ef/Leonardo%20Caresia%20Pires.pdf
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Pires LC. Modelo de propensão: como identificar os clientes com maior chance de compra? [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/62e6fac7-f977-4662-a82e-cdbb02bc39ef/Leonardo%20Caresia%20Pires.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Machine learning: abordagem de identificação de oportunidades de negócios em portais B2B (2023)
Antelo, Luiz Fernando Duque Estrada; Osório, Fernando Santos (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PYTHON
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ABNT
ANTELO, Luiz Fernando Duque Estrada. Machine learning: abordagem de identificação de oportunidades de negócios em portais B2B. 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/e01aa714-a744-4bdf-b5da-bf5b80efef9a/Luiz%20Fernando%20Duque%20Estrada%20Antelo.pdf. Acesso em: 02 jun. 2024.
APA
Antelo, L. F. D. E. (2023). Machine learning: abordagem de identificação de oportunidades de negócios em portais B2B (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/e01aa714-a744-4bdf-b5da-bf5b80efef9a/Luiz%20Fernando%20Duque%20Estrada%20Antelo.pdf
NLM
Antelo LFDE. Machine learning: abordagem de identificação de oportunidades de negócios em portais B2B [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e01aa714-a744-4bdf-b5da-bf5b80efef9a/Luiz%20Fernando%20Duque%20Estrada%20Antelo.pdf
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Antelo LFDE. Machine learning: abordagem de identificação de oportunidades de negócios em portais B2B [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e01aa714-a744-4bdf-b5da-bf5b80efef9a/Luiz%20Fernando%20Duque%20Estrada%20Antelo.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Identificação e classificação de curtos-circuitos em sistemas elétricos de potência utilizando redes neurais e máquina de vetores de suporte (2023)
Mendonça, Kenneth Roosevelt Sampaio; Oliveira, Willian Dener de (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, BANCO DE DADOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MENDONÇA, Kenneth Roosevelt Sampaio. Identificação e classificação de curtos-circuitos em sistemas elétricos de potência utilizando redes neurais e máquina de vetores de suporte. 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/c0d48d83-b1a6-436b-ac4e-535e41399607/Kenneth%20Roosevelt%20Sampaio%20Mendon%C3%A7a.pdf. Acesso em: 02 jun. 2024.
APA
Mendonça, K. R. S. (2023). Identificação e classificação de curtos-circuitos em sistemas elétricos de potência utilizando redes neurais e máquina de vetores de suporte (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/c0d48d83-b1a6-436b-ac4e-535e41399607/Kenneth%20Roosevelt%20Sampaio%20Mendon%C3%A7a.pdf
NLM
Mendonça KRS. Identificação e classificação de curtos-circuitos em sistemas elétricos de potência utilizando redes neurais e máquina de vetores de suporte [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c0d48d83-b1a6-436b-ac4e-535e41399607/Kenneth%20Roosevelt%20Sampaio%20Mendon%C3%A7a.pdf
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Mendonça KRS. Identificação e classificação de curtos-circuitos em sistemas elétricos de potência utilizando redes neurais e máquina de vetores de suporte [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c0d48d83-b1a6-436b-ac4e-535e41399607/Kenneth%20Roosevelt%20Sampaio%20Mendon%C3%A7a.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Aprimoramento do controle operacional em estação de tratamento de efluentes: avaliação comparativa de algoritmos de aprendizado de máquina (2023)
Ribeiro, Thiago da Silva; Rios, Ricardo Araújo (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REGRESSÃO LOGÍSTICA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBEIRO, Thiago da Silva. Aprimoramento do controle operacional em estação de tratamento de efluentes: avaliação comparativa de algoritmos de aprendizado de máquina. 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/6a922003-ad84-4026-bea5-719e49e825e1/Thiago%20da%20Silva%20Ribeiro.pdf. Acesso em: 02 jun. 2024.
APA
Ribeiro, T. da S. (2023). Aprimoramento do controle operacional em estação de tratamento de efluentes: avaliação comparativa de algoritmos de aprendizado de máquina (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/6a922003-ad84-4026-bea5-719e49e825e1/Thiago%20da%20Silva%20Ribeiro.pdf
NLM
Ribeiro T da S. Aprimoramento do controle operacional em estação de tratamento de efluentes: avaliação comparativa de algoritmos de aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6a922003-ad84-4026-bea5-719e49e825e1/Thiago%20da%20Silva%20Ribeiro.pdf
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Ribeiro T da S. Aprimoramento do controle operacional em estação de tratamento de efluentes: avaliação comparativa de algoritmos de aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6a922003-ad84-4026-bea5-719e49e825e1/Thiago%20da%20Silva%20Ribeiro.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Segmentação comportamental de utilizadores de cartão de crédito utilizando o algoritmo de máquina não supervisionado k-means (2023)
Pilatti, Rodrigo; Branco, Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, CARTÃO DE CRÉDITO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PILATTI, Rodrigo. Segmentação comportamental de utilizadores de cartão de crédito utilizando o algoritmo de máquina não supervisionado k-means. 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/650b7a2c-c19e-49e2-9b5c-70b6ebef2272/Rodrigo%20Pilatti.pdf. Acesso em: 02 jun. 2024.
APA
Pilatti, R. (2023). Segmentação comportamental de utilizadores de cartão de crédito utilizando o algoritmo de máquina não supervisionado k-means (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/650b7a2c-c19e-49e2-9b5c-70b6ebef2272/Rodrigo%20Pilatti.pdf
NLM
Pilatti R. Segmentação comportamental de utilizadores de cartão de crédito utilizando o algoritmo de máquina não supervisionado k-means [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/650b7a2c-c19e-49e2-9b5c-70b6ebef2272/Rodrigo%20Pilatti.pdf
Vancouver
Pilatti R. Segmentação comportamental de utilizadores de cartão de crédito utilizando o algoritmo de máquina não supervisionado k-means [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/650b7a2c-c19e-49e2-9b5c-70b6ebef2272/Rodrigo%20Pilatti.pdf

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