Local: Sala Multiuso CIC 

Horário: 14h

Palestrante: José Pergentino de Araújo Neto (doutorando)

Título: Uma Abordagem Baseada em Aprendizagem de Máquina para Predição de Falhas de Revogação em Instâncias Transientes

Resumo:Computação em nuvem oferece seus recursos ociosos através de servidores transientes. Estes servidores são oferecidos pela Amazon como instãncias spot, que varia o seu preço de acordo com a oferta e procura. Utilizando mecanismos de tolerância a falhas e estratégias apropriadas, usuários podem executar aplicações nestas instãncias e diminuir o seu custo. Este trabalho apresenta a combinação de aprendizagem de máquina e um modelo estatístico na predição do tempo até a sua revogação. Exaustivos experimentos demonstraram que a estratégia proposta atinge altos níveis de acurácia em sua predição. Com resultados que alcanc¸am 94% de sucesso, a estratégia mostra a sua eficiência quando submetida a condições reais de uso de instâncias spot.

Horário: 14h30

Palestrante: Clerimar Paulo Bragança (mestrando)

Título: Reconhecimento de acromegalia em imagens de tomografia computadorizada em cortes abdominais

Resumo:O objetivo principal deste trabalho é possibilitar por meio do aprendizado de máquina um diagnóstico classificatório ou indicativo da doença acromegalia.

Horário: 15h

Palestrante: Lucas Oliveira Souza (mestrando)

Título: Accelerating Learning in Cooperative Multiagent Domains through Experience Sharing

Resumo:This work introduces a new reinforcement learning (RL) model for cooperative multiagent domains. The goal is to speed up learning by sharing experience between agents, taking advantage of the parallel exploration conducted by cooperative agents in a multiagent setting. It builds upon previous work conducted in the field of transfer learning in RL and multiagent settings.

Profa Célia Ghedini Ralha (Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.)

Coordenadora dos Seminários de Pós-Graduação em Informática 2018-1