17/08/2025
Além de um minicurso minicurso ministrado pelo PET, nosso quarto dia da semana acadêmica contará com 2 apresentações de trabalhos de alunos da UFPR!
No primeiro trabalho, apresentado por Lucas Scheffer, a ideia principal é unir dados parecidos em grupos, particionando assim a base de dados e, consequentemente, reduzindo seu tamanho. Existem inúmeras técnicas para se realizar essa clusterização, entre elas: K-means, Fuzzy C-means, agrupamento hierárquico etc. Neste trabalho foi estudado o agrupamento por vetores de suporte (support vector clustering - SVC) e suas nuances.
Inscrições e mais informações no nosso linktree e storys, contamos com a sua presença. 💙