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Artigo

Investigadores INESC TEC ensinam machine learning em escolas de verão

João Gama, investigador no Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão (LIAAD), e Carlos Soares, investigador da Unidade de Engenharia de Sistemas de Produção (UESP) do INESC TEC, rumarão no mês de julho ao Brasil como professores da II School on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases (MLKDD), que se realiza de 14 a 17 de julho na Universidade de São Paulo (USP) – São Carlos.

23 maio 2014

O objetivo deste evento é capacitar profissionais qualificados nas áreas de machine learning e extração de conhecimento. A programação da MLKDD contará com cinco minicursos, ministrados por especialistas mundiais nessas áreas, incluindo João Gama e Carlos Soares. O título do curso ministrado por Carlos Soares é “Predicting the rankings of financial analysts, supporting big data projects and other applications of label ranking methods”, enquanto João Gama falará de “Knowledge Discovery from Data Streams”. Os restantes responsáveis pelos cursos são oriundos da Eslovénia, Reino Unido e Espanha.
João Gama irá ainda ser um dos especialistas convidados no âmbito da Escola de Verão INIT/AERFAI 2013, organizada pelo Instituto de Novas Tecnologias de Imagem (INIT) da Universidade Jaume I de Castellón, Espanha, que se realiza de 24 a 28 de junho. O evento, que conta com apoio da Associação Espanhola para o Reconhecimento de Padrões e Análise de Imagens (AERFAI), abarca os tópicos e metodologias mais relevantes na área de machine learning e pretende avançar com novos desafios e tendências nesta área, estando aberto a investigadores ou alunos de doutoramento com interesse nesta área.

João Gama é especializado em Machine Learning e Aprendizagem a partir de Fluxos de Dados. Por sua vez, Carlos Soares é especializado em Data Mining e Metalearning, tendo co-editado em 2010 um livro dedicado a aplicações das tecnologias de Data Mining em várias áreas de negócio, intitulado Data Mining for Business Applications, e em 2009 um livro  sobre metalearning.