{"id":4658,"date":"2018-02-05T21:27:25","date_gmt":"2018-02-05T23:27:25","guid":{"rendered":"http:\/\/inf.ufpel.edu.br\/site\/?p=4658"},"modified":"2018-02-05T21:27:25","modified_gmt":"2018-02-05T23:27:25","slug":"4658","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/noticia\/4658\/","title":{"rendered":"Defesa de Mestrado &#8211; Leonardo Zanini Ferreira"},"content":{"rendered":"<p><strong>T\u00edtulo<\/strong>: Predi\u00e7\u00e3o de dados em inqu\u00e9ritos populacionais utilizando t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina<\/p>\n<p><strong>Autor<\/strong>: LEONARDO ZANINI FERREIRA<\/p>\n<p><strong>Orienta\u00e7\u00e3o:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Ricardo Matsumura Araujo, Orientador (PPGC-UFPel)<\/li>\n<li>Ana Marilza Pernas, Co-orientadora (PPGC-UFPel)<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Banca Examinadora:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Adenauer Corr\u00eaa Yamin (PPGC-UFPel)<\/li>\n<li>Tiago Primo<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Data<\/strong>: 6 de Fevereiro de 2018<\/p>\n<p><strong>Hora<\/strong>: 10:00<\/p>\n<p><strong>Local<\/strong>: Sala 415<\/p>\n<p><strong>Resumo<\/strong>:<br \/>\nO monitoramento do desenvolvimento dos indicadores de sa\u00fade e nutri\u00e7\u00e3o dos pa\u00edses depende de dados precisos e completos. Pa\u00edses de baixa e m\u00e9dia renda dependem de inqu\u00e9ritos populacionais para tomada de decis\u00f5es, j\u00e1 que seus sistemas de informa\u00e7\u00e3o ainda s\u00e3o prec\u00e1rios. Estes indicadores s\u00e3o desfechos de sa\u00fade que indicam a situa\u00e7\u00e3o de uma interven\u00e7\u00e3o, comportamento ou cuidado de sa\u00fade materno-infantil. Apesar de serem \u00f3timas fontes de informa\u00e7\u00e3o, os inqu\u00e9ritos populacionais tamb\u00e9m possuem informa\u00e7\u00f5es incompletas que podem inviabilizar a constru\u00e7\u00e3o destes indicadores de forma padronizada. O aprendizado de m\u00e1quina surge como uma alternativa para completar estas lacunas existentes nos inqu\u00e9ritos com base em caracter\u00edsticas sociodemogr\u00e1ficas e preditores relacionados. Este trabalho avalia o desempenho das t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina na realiza\u00e7\u00e3o desta tarefa, observando o comportamento de dois desfechos de sa\u00fade em quatro amostras diferentes. Os resultados apontam que existe uma grande varia\u00e7\u00e3o no desempenho de acordo com o desfecho selecionado. A disponibilidade dos mesmos indicadores como preditores tamb\u00e9m \u00e9 um desafio enfrentado. O desempenho dos classificadores teve pouca varia\u00e7\u00e3o entre as t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina estudadas, o que sugere que a natureza dos dados \u00e9 um fator determinante neste tipo de aplica\u00e7\u00e3o. Contudo, o primeiro desfecho apresentou resultados aceit\u00e1veis para uma aplica\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica, enquanto o segundo desfecho atingiu estimativas inferiores ao que especialistas consideram como um desempenho razo\u00e1vel.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>T\u00edtulo: Predi\u00e7\u00e3o de dados em inqu\u00e9ritos populacionais utilizando t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina Autor: LEONARDO ZANINI FERREIRA Orienta\u00e7\u00e3o: Ricardo Matsumura Araujo, Orientador (PPGC-UFPel) Ana Marilza Pernas, Co-orientadora (PPGC-UFPel) Banca Examinadora: Adenauer Corr\u00eaa Yamin (PPGC-UFPel)&#46;&#46;&#46;<\/p>\n","protected":false},"author":881,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2}},"categories":[17,23],"tags":[],"class_list":["post-4658","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-noticia","category-ppgc"],"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/saGhNl-4658","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4658","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/users\/881"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4658"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4658\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4658"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4658"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/computacao\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4658"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}