Banca de DEFESA: DANIEL BAPTISTA VIO

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DANIEL BAPTISTA VIO
DATA: 26/02/2025
HORA: 09:00
LOCAL: Centro de Informática
TÍTULO: Aprendizagem de Máquina para Detecção de Áreas de Aluvião: Um Estudo no Semiárido Brasileiro
PALAVRAS-CHAVES: Floresta Aleatória, depósitos aluvionares, aprendizado de máquina, regiões semiáridas, redução de dados.
PÁGINAS: 52
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Sistemas de Informação
RESUMO: A dissertação explora a aplicação de técnicas de inteligência artificial para identificar depósitos aluvionares em regiões semiáridas, tendo como estudo de caso a bacia hidrográfica do Riacho Grande, situada no semiárido brasileiro. Foram desenvolvidos e validados modelos preditivos classificatórios baseados em métodos supervisionados de aprendizado de máquina. O conjunto de dados inicial, composto por mais de 315 milhões de pontos distribuídos pela bacia, foi reduzido por meio do método DGM-e, que permitiu otimizar o volume de dados preservando sua representatividade. Foram aplicadas reduções nos patamares de 10%, 5%, 1% e 0,1% do total de instâncias. Mesmo com essa redução significativa, os modelos preservaram sua capacidade preditiva, sugerindo que a seleção de amostras feita pelo método DGM-e manteve as características essenciais do conjunto de dados original. O modelo de Floresta Aleatória destacou-se, atingindo um F1-Score de 89,8% com apenas 5% dos dados originais, demonstrando sua eficácia na predição.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2126491 - GUSTAVO HENRIQUE MATOS BEZERRA MOTTA
Interno - 1723491 - CLAUIRTON DE ALBUQUERQUE SIEBRA
Interno - 1140339 - LEANDRO CARLOS DE SOUZA
Externo ao Programa - 1493597 - JONAS OTAVIANO PRACA DE SOUZA
Externo à Instituição - OSMAR ABÍLIO DE CARVALHO JUNIOR