Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista

Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 2

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  • Última atualização do currículo em 16/08/2018


Gustavo Batista holds a Master's and Ph.D. degrees in Computer Science from the University of São Paulo in São Carlos. In 2007, he joined the Institute of Mathematical and Computer Sciences as an assistant professor and became an associate professor in 2016. From 2010 to 2011, he was a visiting researcher at the University of California, Riverside. Dr. Batista has more than 100 peer-reviewed papers in conferences and journals and more than 5000 citations. He served as a member of premier conference program committee, such as ACM-KDD, SIAM-SDM, IEEE-ICDM and IJCAI, and as a member of the editorial board of the Machine Learning Journal. His research has been funded by various agencies such as FAPESP, CNPq, USAID, and Google. He has been a CNPq Productivity Fellow since 2013. His research interests include machine learning, data mining, time series, and data stream processing with applications in music recovery, public health, agriculture, and the environment. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista
Nome em citações bibliográficas
BATISTA, G. E. A. P. A.;Batista, Gustavo;Batista, Gustavo E. A. P. A.;Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves;BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A.;Batista, Gustavo E.;Enrique, Gustavo

Endereço


Endereço Profissional
Universidade de São Paulo, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
Av. Trabalhador São-carlense, 400
Centro
13560970 - São Carlos, SP - Brasil - Caixa-postal: 668
Telefone: (16) 33736612
Ramal: 16
Fax: (16) 33712238
URL da Homepage: http://www.icmc.usp.br/pessoas/gbatista


Formação acadêmica/titulação


1998 - 2003
Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Data Pre-processing for Supervised Machine Learning, Ano de obtenção: 2003.
Orientador: Maria Carolina Monard.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Data Mining; Artificial Intelligence; Data Pre-processing.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Artificial Intelligence.
Setores de atividade: Informática.
1995 - 1997
Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: An Evaluation Environment for Machine Learning Algorithms,Ano de Obtenção: 1997.
Orientador: Maria Carolina Monard.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Palavras-chave: Inteligência Artificial; Aprendizado de Máquina; Avaliação de Indutores.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Setores de atividade: Informática.
1991 - 1994
Graduação em Ciência da Computação.
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.
Título: An Interpreter for the Prolog Language.
Orientador: José Pacheco de Almeida Prado.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.


Pós-doutorado e Livre-docência


2016
Livre-docência.
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, ICMC, Brasil.
Título: Contribuições em Mineração de Dados Temporais e Classes Desbalanceadas, Ano de obtenção: 2016.
Palavras-chave: Aprendizado de Máquina; Séries Temporais; Classes desbalanceadas.
2010
Pós-Doutorado.
University of California, Riverside, UC Riverside, Estados Unidos.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra


Formação Complementar


2001 - 2001
Nuevas Tendências En Diseño de Soft. Orientado Obj. (Carga horária: 11h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2001 - 2001
Agentes de Software. (Carga horária: 15h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2001 - 2001
Frameworks de Aplicações Orientadas a Objetos. (Carga horária: 12h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2001 - 2001
Knowledge Modelling Technologies Ontologies.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2000 - 2000
Aprendizado de Robôs Móveis. (Carga horária: 3h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
1998 - 1998
Programação Java Para WWW. (Carga horária: 8h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
1998 - 1998
Uma Aproximação à Experiência Didática Para Alunos. (Carga horária: 3h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
1998 - 1998
Uma Aproximação à Experiência Didática Para Alunos. (Carga horária: 3h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
1997 - 1997
Sistemas Inteligentes. (Carga horária: 15h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
1997 - 1997
Introdução Ao Raciocíno Baseado em Casos. (Carga horária: 6h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
1997 - 1997
How AI Can Assist Softwre Engineering. (Carga horária: 15h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
1996 - 1996
Present State And Future Directions In Case-Based. (Carga horária: 16h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
1995 - 1995
Tipos e Estruturas de Dados. (Carga horária: 192h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
1995 - 1995
Introdução à Programação Em Amb. Xview Xwindows. (Carga horária: 10h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.


Atuação Profissional



Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, ICMC, Brasil.
Vínculo institucional

2013 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional:


Universidade da California Riverside, UCR, Estados Unidos.
Vínculo institucional

2010 - 2012
Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor visitante, Carga horária: 40


Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Vínculo institucional

2016 - Atual
Vínculo: Civil servant, Enquadramento Funcional: Associate Professor, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

2007 - 2016
Vínculo: Civil servant, Enquadramento Funcional: Assistant professor, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

02/2016 - Atual
Ensino, Ciências da Computação e Matemática Computacional, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Projeto de Algoritmos
Inteligência Artificial 1
Inteligência Artificial 2
8/2015 - 12/2015
Ensino, Bacharelado Em Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos Avançados e Aplicações
Projeto Supervisionado e de Graduação
2/2015 - 6/2015
Ensino, Bacharelado Em Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Laboratório de Algoritmos Avançados
Projeto Supervisionado e de Graduação
2/2015 - 6/2015
Ensino, Ciências da Computação e Matemática Computacional, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Projeto de Algoritmos
8/2014 - 12/2014
Ensino, Bacharelado Em Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos Avançados e Aplicações
Projeto Supervisionado e de Graduação
2/2014 - 6/2014
Ensino, Bacharelado Em Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algortimos Avançados
Projeto Supervisionado e de Graduação
1/2014 - 6/2014
Ensino, Ciências da Computação e Matemática Computacional, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Projeto de Algoritmos
8/2013 - 12/2013
Ensino, Bacharelado Em Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos Avançados e Aplicações
2/2013 - 6/2013
Ensino, Ciências da Computação e Matemática Computacional, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Projeto de Algoritmos
2/2013 - 6/2013
Ensino, Bacharelado em Ciências de Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Laboratório de Algoritmos Avançados
8/2012 - 12/2012
Ensino, Bacharelado em Ciências de Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos Avançados
8/2012 - 12/2012
Ensino, Bacharelado em Ciências de Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos e Estruturas de Dados I
8/2012 - 12/2012
Ensino, Ciências da Computação e Matemática Computacional, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Seminários em Inteligência Artificial
2/2012 - 6/2012
Ensino, Bacharelado em Informática, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Inteligência Artificial
2/2012 - 6/2012
Ensino, Ciências da Computação e Matemática Computacional, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Introdução à Inteligência Artificial
08/2009 - 12/2009
Ensino, Bacharelado em Ciências de Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos Avançados
Algoritmos e Estruturas de Dados I
Introdução à Ciência da Computação II
02/2009 - 06/2009
Ensino, Bacharelado em Ciências de Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Laboritário de Algoritmos Avançados
Algoritmos e Estruturas de Dados II
02/2009 - 06/2009
Ensino, Ciências da Computação e Matemática Computacional, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Inteligência Artificial
02/2008 - 06/2008
Ensino, Bacharelado em Ciências de Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Tópicos Especiais em Sistemas de Computação I
Laboratório de Algoritmos Avançados
Algoritmos e Estruturas de Dados II
02/2008 - 06/2008
Ensino, Bacharelado em Ciências de Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Seminários em Computação I
Algoritmos e Estruturas de Dados I
Algoritmos Avançados
8/2007 - 12/2007
Ensino, Bacharelado em Ciências de Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Seminários em Computação
Algoritmos e Estruturas de Dados I
Algoritmos Avançados
2/2007 - 6/2007
Ensino, Bacharelado Em Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos Avançados
Algoritmos e Estruturas de Dados II
Inteligência Artificial

Pontifícia Universidade Católica de Campinas, PUC Campinas, Brasil.
Vínculo institucional

2005 - 2006
Vínculo: Formal labor contract, Enquadramento Funcional: Assistant professor, Carga horária: 30

Atividades

8/2006 - 12/2006
Ensino, Análise de Sistemas, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Estrutura e Recuperação de Informações
Tópicos em Sistemas de Informação
8/2005 - 12/2006
Ensino, Engenharia da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos e Programação de Computadores
Organização Básica de Computadores
2/2005 - 12/2006
Ensino, Análise de Sistemas, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Paradigmas de Linguagens de Programação
8/2005 - 12/2005
Ensino, Engenharia Elétrica, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Organização Básica de Computadores e Linguagem de Montagem
2/2005 - 12/2005
Ensino, Administração de Empresas, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Informática Aplicada à Administração

Universidade Paulista, UNIP, Brasil.
Vínculo institucional

2002 - 2003
Vínculo: Formal labor contract, Enquadramento Funcional: Assistant professor, Carga horária: 20

Vínculo institucional

1997 - 1999
Vínculo: Formal labor contract, Enquadramento Funcional: Assistant professor, Carga horária: 12

Atividades

3/2002 - 9/2003
Direção e administração, Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas, Campus de S J do Rio Pardo e Araraquara.

Cargo ou função
Coordenador de Curso.
3/2002 - 9/2003
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Laboratório de Programação I
Técnicas de Linguagem de Programação I, II, III e IV
Tópicos Avançados em Sistemas I e II
3/1997 - 7/1999
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Sistemas Digitais I e II
Técnicas de Linguagem de Programação I, II, III e IV
Laboratório de Programação I, II, III e IV


Projetos de pesquisa


2017 - Atual
Intelligent Traps and Sensors: an Innovative Approach to Control Insect Pests and Disease Vectors
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2016 - Atual
An Intelligent Trap and Mobile Application to Motivate Local Mosquito Control Activities
Descrição: In the last years we have witnessed a tremendous increase of dengue fever cases followed by the appearance of zika and chikungunya fevers. All these diseases have in common the Aedes aegypti mosquito as the main vector. The Aedes aegypti is highly adapted to urban conditions and its resilience to insecticides has made unilateral governmental mosquito control activities ineffective. The control of the mosquito is only possible with the joint effort of organizations, governments and the active participation of the population. In this project, we propose an innovative approach for community engagement and vector control. Our idea is to propose an inexpensive intelligent trap that will empower the population with the knowledge of Aedes aegypti densities. Such a trap will make use of mobile devices to educate the population about proper mosquito control activities as well as evaluate the effectives of these activities based on the number of captured mosquitoes..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2015 - 2016
Controlling Dengue Fever Mosquitoes using Intelligent Sensors and Traps
Descrição: In the last decades we have witnessed a tremendous increase of dengue fever cases. Four decades ago only 9 countries had reported severe dengue epidemics. Currently, dengue is endemic in more than 100 countries. In this project we discuss why we are losing the war against dengue and propose a completely different approach for vector control. We propose to further develop our recent research on intelligent sensors to field conditions. Our idea is to propose an inexpensive device that will empower the population with the knowledge of Aedes aegypti densities. This will motivate local mosquito control activities and put the population, governmental and aid organizations far ahead of disease outbreaks..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2015 - Atual
MAP: Aprendizado de Máquina: Uma Abordagem Baseada em Múltiplas Estratégias

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho em 01/01/2016.
Descrição: Esse projeto diz respeito a uma pesquisa conjunta em que ténicas de Aprendizado de Máquina (AM), com ênfase em uma abordagem baseada em múltiplas estratégias. De uma perspectiva da abordagem baseada em múltiplas estratégias, os objetivos são estudar trade-offs entre diferentes estratégias de aprendizado e desenvolver sistemas de aprendizado que empregam múltiplas estratégias de inferência ou paradigmas computacionais em um processo de aprendizado. Como consequência, sistemas baseados em múltiplas estratégias têm o potencial de serem aplicáveis a um vasto grupo de problemas. A maioria dos problemas abordados serão no contexto de aprendizado não supervisionado, ou análise de agrupamento. Por exemplo, nos iremos analisar a sinergia e os trade-offs entre agrupamento com restrições por programação com restrições (grupo francês) e agrupamento evolutivo multi-objetivo (grupo brasileiro). Os aspectos práticos das técnicas propostas serão abordados, por exemplo, no contexto de mineração e modelagem de dados biológicos, provenientes de texto e temporais. Outro importante objetivo do projeto é estimular a cooperação internacional reunindo pesquisadores brasileiros e Francês para a troca de idéias e experiências. Os grupos do Brasil e da França já possuem um histórico de colaboração que pode ser fortalecida com este projeto..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2014 - 2017
Real-time Monitoring of Insect Pragues in Agriculture and the Environment
Descrição: Não há dúvidas de que insetos são muito importantes na agricultura e no meio ambiente. Embora os insetos que mais atraiam atenção sejam as pragas agrícolas, muitos insetos são benéficos para o meio ambiente e para os seres humanos. Por exemplo, insetos são responsáveis pela polinização de pelo menos dois terços de todos os alimentos consumidos no mundo. Devido à sua importância para os seres humanos, o recente declínio das populações de insetos polinizadores, especialmente as abelhas, é considerado um grave problema ambiental frequentemente associado à exposição a pesticidas. Acreditamos que pelo uso de tecnologia é possível reduzir a utilização de pesticidas. Para isso, propomos uma armadilha inteligente de baixo custo que captura seletivamente espécies de insetos nocivos, libertando todas as outras espécies. Tal armadilha terá um impacto mínimo sobre o meio ambiente. No cerne da armadilha inteligente encontra-se um novo sensor que estamos desenvolvendo. Este sensor faz uso de uma luz laser para capturar dados de insetos à distância e utiliza técnicas de Aprendizado de Máquina para identificar as espécies de insetos. Neste projeto propomos desenvolver o sensor e a armadilha inteligente e utilizá-los em uma importante aplicação agrícola, capturando o psilídeo dos citros. Esta praga afeta plantações de laranja e está presente no Brasil e nos Estados Unidos. Descrevemos os desafios científicos e tecnológicos para desenvolver tal armadilha inteligente. Discutimos o nosso plano para desenvolve-la em um prazo de quatro anos a partir do estado atual de desenvolvimento até a realização de experimentos em campo..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2013 - 2016
Research on Geo-spatial Marine Biology Data Mining Using Time Series, Text Mining and Visualization
Descrição: We propose a focused, interdisciplinary research project on data mining and data visualization with a specific focus on marine data. This data is particularly challenging for data mining as it presents only a very sparse set of data points with respect to the volume of the marine space that is being modelled and investigated. It also presents a set of challenges in visualization of data and of modelling results, as the data are inherently three-dimensional and from an unfamiliar context relative to data from on land. We will work in an interdisciplinary team with researchers in data mining, data visualization, and marine biology to develop visualization methods that will be appropriate for marine biology applications of data mining. The data may be derived from multiple disparate sources, including fisheries or scientific surveys, autonomous sensors, satellite data or field studies. For model outputs, we will particularly work on the visualization of results from a new generation of ecosystem model, analogous to the general circulation models used to predict global climate. This model includes all organism types on both land and sea. We face the challenge that it can produce gigabytes to terabytes of outputs, including tracking all organism interactions, individual states, and the spatial distribution of individuals. Thus we need to summarize, extract, and visualize outputs at multiple scales including that of individuals, ecological communities, and the globe. These data need to be visualized in a manner that will then be useful and interpretable for the international policy community..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2013 - 2015
Intelligent Sensor for controlling agricultural pests and disease-vector insects
Descrição: Applications such as intelligent sensors should be able to collect environment information and to make decisions based on input data. An example is an under-development low-cost sensor to detect and classify insects in their species using laser light and machine learning techniques. This sensor is an important step towards the development of intelligent traps able to attract and selectively capture insect species of interest such as disease vectors or agricultural pests, without affecting the beneficial species. The data gathered by the sensor constitutes a data stream with non-stationary characteristics, since the insects metabolism is influenced by environmental conditions such as temperature, humidity and atmospheric pressure. This research grant proposal has two main objectives: the first one is to develop new algorithms to classify in real-time signals from the sensor obtained from the data stream; the second one is to technologically develop the sensor in order to allow the developed machine learning techniques to be embedded in the sensor..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2012 - 2014
Complexity-invariance for Classification, Clustering and Motif Discovery in Time Series
Descrição: Recently, there is an increasing interest in time series processing due to the large number of application domains that generate data with such property. Such interest can be measured by the vast amount of methods recently proposed in literature to tasks such as classification, clustering, summarization, abnormality detection and motif discovery. Recent studies have shown for several problems that methods based on similarity present an efficacy that is hardly surpassed, even when compared to more sophisticated methods. This is mainly due to the fact that the community has studied and proposed several invariances to distance measures for time series. The invariances make the distance measures ignore certain undesired data properties. The most well-known example is the invariance to local differences in time scale, obtained with the warping technique. Other invariances include the invariance to differences in amplitude and offset, phase and occlusion. Recently, we demonstrated to the scientific community that time series similarity classification methods can be largely benefited by a new invariance: complexity invariance. The main objective of this research project is to investigate new complexity-invariant distance measures and assess how such measures can improve the efficacy especially of clustering and motif discovery algorithms..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) .
Integrantes: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista - Coordenador / Claudia Regina Milaré - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Alneu Andrade Lopes - Integrante / Prati, Ronaldo C. - Integrante / Eamonn John Keogh - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2012 - 2014
Wireless Bug-Sensor: Wireless Sensors to Enable Precision Agriculture and Increase Food Yields in Developing Countries
Descrição: The project objective is the development of an important tool for farmers worldwide: tiny, inexpensive sensors that can automatically count and classify the insects in the field. This technology then translates the information and sends the farmer a once-a-day text message with instructions on the type of intervention necessary and a map of the isolated locations where action is needed. This method allows farmers a more targeted approach than mass intervention, reducing costs for labor and pesticides..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2012 - Atual
Research Support Center for Machine Learning in Data Analysis - NAP-AMDA
Descrição: The growing value of data produced by different knowledge areas and the complexity of the problems to be computationally treated point out to the need for new computational tools able to support data analysis. Many of the current computational tools that allow automatic and efficient data analysis are based on concepts from Artificial Intelligence, particularly Machine Learning (ML). Besides Artificial Intelligence, ML is associated with other areas, like statistics, probability, cognition, computing theory, neuroscience, information theory, just to name a few. There are several well-established research centers for data analysis using ML techniques, in Universities and companies abroad. In Brazil, despite a productive and high-quality ML research, there is not an equivalent research center. Thus, this project proposes the creation of the Research Support Center for Machine Learning in Data Analysis, NAP-AMDA (from the Portuguese Núcleo de Apoio à Pesquisa de Aprendizado de Máquina em Análise de Dados). The main goal of the NAP-AMDA is the establishment of an internationally recognized interdisciplinary and multidisciplinary center of excellence in the use of ML techniques for data analysis in São Paulo, Brazil. The center will include researchers from ML in data analysis and from knowledge areas demanding data analysis. The center will also stimulate collaborations with companies and government institutions whose data can be analyzed by ML techniques. The use of these techniques by the Brazilian companies can lead to better products and services, increasing their competitiveness. The use by the Brazilian government may improve the quality of public services. The center will promote and organize meetings and workshops with members from the participating institutions to discuss data analysis problems to be solved. The NAP-AMDA is comprised of faculty members, researchers and students from the Universidade de São Paulo and from other Universities and Research Centers, from Brazil and abroad. The NAP-AMDA will be based at the Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2010 - 2012
Counting and classifying insects with ultra-cheap sensors
Descrição: We propose to build ultra cheap (less than $5) sensors that can count and distinguish between various kinds of insects (including malaria vectors) from a large distance. Our work has the potential to revolutionize epidemiological modeling by proving accurate real-time counts of vectors down to the species/sex level, thus allowing for more effective vector control..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2010 - 2011
Time Series Classification Algorithms Applied to Embedded Systems
Descrição: Integrating sequential and temporal data into the Data Mining process is of one of the most important challenges in Machine Learning. In this project, we are mostly interested in developing time series classification algorithms. The k-nearest neighbor algorithm is a common approach to time series classification. This algorithm has been known to perform well, especially when allied to distance measures that can deal with time lags, such as the Dynamic Time Warping. However, the classical k-nearest neighbor algorithm is computationally intensive. One may solve this problem by using indexes to increase the efficiency of similarity queries. This project proposes to investigate indexing algorithms that have the properties of anyspace algorithms. Anyspace algorithms are able to deal with different amounts of memory, in such a way that the algorithm performance depends directly on the amount of available memory. Such algorithms allow specifying the amount of memory based on the performance required by an embedded application. This project also deals with classification methods based on induction of classification rules. An approach to induce rules from time series data is the identification of motifs. Motifs are frequently occurring subsequences that usually represent a phenomenon of interest. A convenient aspect of rules is the ease one finds in writing a procedural program which implements the rule's logic with little memory and processing resources. The algorithms developed in this post-doctoral stage will be applied in insect control and monitoring using devices developed by ISCA Technologies..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2009 - 2010
Sequential and Temporal Data Mining
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2007 - 2009
Machine Learning with Imbalanced Data Sets
Descrição: Diversos fatores podem influenciar no desempenho de classificação de novos exemplos dos métodos de Aprendizado de Máquina - AM -, os quais são freqüentemente utilizados em Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados - KDD. Entre eles está o problema de aprender na presença de classes desbalanceadas ou assimétricas. Esse problema ocorre quando algumas classes apresentam um número muito maior de exemplos do que outras. Pesquisadores têm reportado que classes desbalanceadas ocorrem com freqüência em bases de dados do mundo real originárias de diversos domínios de aplicação. Mesmo com toda pesquisa realizada sobre o assunto, não existe um consenso sobre quais abordagens são as mais indicadas para lidar com esse problema. Este projeto de pesquisa tem como principal objetivo realizar uma ampla pesquisa sobre o problema de classes desbalanceadas. Essa pesquisa irá investigar como o problema de classes desbalanceadas influencia o desempenho obtido por sistemas de AM. Como resultado final espera-se obter um conjunto de recomendações que possam auxiliar um pesquisador/usuário com um conjunto de dados com classes desbalanceadas a melhor tratar esse problema..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2007 - 2009
Computational Modelling of Complex Systems using Data, Image and Text Mining
Descrição: O objetivo geral deste projeto, o qual pode ser caracterizado como um projeto de pesquisa científica e tecnológica, é pesquisar, propor e desenvolver soluções para a representação, indexação, modelagem e análise de dados complexos para possibilitar que um analista do domínio possa compreender os inter-relacionamentos existentes nos dados, imagens e textos, de modo a auxiliá-lo a tomar decisões nos processos de recuperação de informação, descoberta de conhecimento e diagnóstico. O projeto visa o desenvolvimento de um ferramental teórico e prático que auxilie analistas na modelagem desse tipo de sistemas complexos, com foco nos temas de: indução de modelos simbólicos com aplicações em sériestemporais e dados sequenciais; anáise de bases de dados não-estruturados e semi-estruturados para mineração de textos; mineração de imagens em um sistema de arquivamento e recuperação de imagens médicas por conteúdo.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) .
Integrantes: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista - Integrante / Maria Carolina Monard - Coordenador.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2006 - 2008
Institute Factory of Millennium
Descrição: Os objetivos gerais do Instituto Fábrica do Milênio (IFM) podem ser entendidos como a proposição, o desenvolvimento e a disseminação de mecanismos para o aumento da competitividade e do conhecimento científico e tecnológico das empresas instaladas no país, através da formação de um cluster de pesquisas integradas, abordando os os temas que determinam hoje a competitividade de empresas de manufatura. O conjunto de instituições e projetos envolvidos formam uma massa crítica que os capacitam a desenvolver um espectro de pesquisas (que abrangem desde o desenvolvimento de tecnologias industriais básicas até elementos de gestão) que podem, se organizadas de forma integrada, contribuir efetivamente para o desenvolvimento das indústrias brasileiras. Descrição completa desse projeto encontra-se em: http://www.ifm.org.br..
Situação: Desativado; Natureza: Pesquisa.


Projetos de extensão


2014 - 2016
Projeto e desenvolvimento de uma armadilha inteligente para insetos com o objetivo demonstrar seu funcionamento para imprensa e público
Descrição: Não há dúvidas de que insetos são muito importantes na agricultura e no meio ambiente. Embora os insetos que mais atraiam atenção sejam as pragas agrícolas, muitos insetos são benéficos para o meio ambiente e para os seres humanos. Por exemplo, insetos são responsáveis pela polinização de pelo menos dois terços de todos os alimentos consumidos no mundo. Devido à sua importância para os seres humanos, o recente declínio das populações de insetos polinizadores, especialmente as abelhas, é considerado um grave problema ambiental frequentemente associado à exposição a pesticidas. Acreditamos que pelo uso de tecnologia é possível reduzir a utilização de pesticidas. Para isso, propomos uma armadilha inteligente de baixo custo que captura seletivamente espécies de insetos nocivos, libertando todas as outras espécies. Tal armadilha terá um impacto mínimo sobre o meio ambiente. No cerne da armadilha inteligente encontra-se um novo sensor que estamos desenvolvendo. Este sensor faz uso de uma luz laser para capturar dados de insetos à distância e utiliza técnicas de Aprendizado de Máquina para identificar as espécies de insetos. Neste projeto propomos desenvolver uma armadilha inteligente para fins de demonstração ao público em geral em feiras e para a imprensa. Essa armadilha consiste em três câmaras, a primeira com duas espécies de insetos misturadas, está conectada as outras duas por meio de um tubo. No tubo é instalado o sensor juntamente com uma porta abre-fecha. O sensor irá classificar os insetos em tempo real separando as espécies nas outras duas câmaras. A armadilha deve ser construída em acrílico ou outro material transparente com o objetivo de permitir a visualização de todo o processo de identificação e classificação dos insetos..
Situação: Concluído; Natureza: Extensão.


Membro de corpo editorial


2017 - Atual
Periódico: MACHINE LEARNING
2012 - 2016
Periódico: Acta Scientiarum. Technology (Impresso)


Revisor de periódico


2005 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Neural Networks (1045-9227)
2005 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (1041-4347)
2005 - Atual
Periódico: IEEE Systems, Man and Cybernetics - Part B
2006 - Atual
Periódico: Knowledge-Based Systems (0950-7051)
2007 - Atual
Periódico: International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence (0
2008 - Atual
Periódico: Soft Computing (Heidelberg)
2012 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
2015 - Atual
Periódico: ACM Journal of Data and Information Quality
2017 - Atual
Periódico: Journal of Intelligent Systems
2015 - Atual
Periódico: Journal of Intelligent Systems
2015 - Atual
Periódico: Information Processing Letters (Print)
2014 - Atual
Periódico: Machine Learning
2017 - Atual
Periódico: IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics
2015 - Atual
Periódico: IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics
2017 - Atual
Periódico: APPLIED SOFT COMPUTING
2010 - Atual
Periódico: Data Mining and Knowledge Discovery

2010 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

2010 - Atual
Periódico: Information Sciences

2009 - Atual
Periódico: Revista Brasileira de Biometria

2011 - Atual
Periódico: Data & Knowledge Engineering

2011 - Atual
Periódico: Journal of the Brazilian Computer Society (Impresso)

2011 - Atual
Periódico: Pattern Recognition Letters



Revisor de projeto de fomento


2014 - Atual
Agência de fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
2012 - Atual
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Artificial Intelligence/Especialidade: Machine Learning.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Data Mining.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Computational Entomology.


Idiomas


Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.


Prêmios e títulos


2018
2nd Best Ph.D. Thesis (Diego Silva), CTD, CSBC.
2018
Best Ph.D. Thesis (Diego Silva), CLEI.
2017
Research Fellow, level 2, National Council for Scientific and Technological Development, CNPq.
2016
Best Ph.D. Thesis (Vinícius Souza), CTDIAC, CSBC.
2015
Google Research Award in Latin America 2015, Google Brasil.
2015
2nd place - Best master dissertation - Diego Furtado Silva, Concurso de Teses e Dissertações - CSBC 2015.
2015
2nd Best Master Dissertation (Diego Silva), CTD, CSBC.
2014
3rd place - Best master dissertation - Diego Furtado Silva, IX Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional.
2014
Research Fellow, level 2, National Council for Scientific and Technological Development, CNPq.
2014
3rd Best Master Dissertation (Diego Silva), CTDIAC, BRACIS.
2012
Best Research Track Paper Award, ACM SIGKDD Conference on Data Mining and Knowledge Discovery.
2000
Best Paper Award, Mexican International Conference on Artificial Intelligence.


Produções



Produção bibliográfica
Citações

Outras
Total de trabalhos:99
Total de citações:5260
http://scholar.google.com/citations?user=takZ6KIAAAAJ&hl=en  Data: 01/01/2016

Artigos completos publicados em periódicos

1.
SILVA, DIEGO F.2018SILVA, DIEGO F. ; GIUSTI, RAFAEL ; Keogh, Eamonn ; Batista, Gustavo E. A. P. A. . Speeding up similarity search under dynamic time warping by pruning unpromising alignments. DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY (DORDRECHT. ONLINE), v. 32, p. 988-1016, 2018.

2.
SOUZA, VINICIUS M.A.2017SOUZA, VINICIUS M.A. ; ROSSI, RAFAEL G. ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. ; REZENDE, SOLANGE O. . Unsupervised active learning techniques for labeling training sets: An experimental evaluation on sequential data. Intelligent Data Analysis, v. 21, p. 1061-1095, 2017.

3.
SILVA, DIEGO F.2015SILVA, DIEGO F. ; SOUZA, VINÍCIUS M. A. ; ELLIS, DANIEL P. W. ; KEOGH, EAMONN J. ; Batista, Gustavo E. A. P. A. . Exploring Low Cost Laser Sensors to Identify Flying Insect Species. Journal of Intelligent & Robotic Systems (Dordrecht. Online), v. 1, p. 1, 2015.

4.
CHEN, Y.2014CHEN, Y. ; WHY, A. ; BATISTA, G. E. A. P. A. ; Mafra Neto, A. ; Keogh, Eamonn . Flying Insect Detection and Classification with Inexpensive Sensors. Journal of Visualized Experiments, v. 92, p. e52111, 2014.

5.
Prati, Ronaldo C.2014Prati, Ronaldo C. ; Batista, Gustavo E. A. P. A. ; SILVA, DIEGO F. . Class imbalance revisited: a new experimental setup to assess the performance of treatment methods. Knowledge and Information Systems (Print), v. 45, p. 247-270, 2014.

6.
CHEN, YANPING2014CHEN, YANPING ; WHY, ADENA ; Batista, Gustavo ; MAFRA-NETO, AGENOR ; Keogh, Eamonn . Flying Insect Classification with Inexpensive Sensors. Journal of Insect Behavior, v. 27, p. 657-677, 2014.

7.
Silva, D. F.2013Silva, D. F. ; Souza, V. M. A. ; Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves . A comparative study between MFCC and LSF coefficients in automatic recognition of isolated digits pronounced in Portuguese and English - doi: 10.4025/actascitechnol.v35i4.19825. Acta Scientiarum. Technology (Online), v. 35, p. 621-628, 2013.

8.
Thanawin Rakthanmanon2013Thanawin Rakthanmanon ; Campana, B. J. L. ; Mueen, Abdullah ; Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves ; Westover, Brandon ; Qiang Zhu ; Zakaria, Jesin ; Keogh, Eamonn . Addressing Big Data Time Series: Mining Trillions of Time Series Subsequences Under Dynamic Time Warping. ACM T KNOWL DISCOV D, v. 7, p. 10, 2013.

9.
Batista, Gustavo E. A. P. A.2013Batista, Gustavo E. A. P. A.; KEOGH, EAMONN J. ; TATAW, OBEN MOSES ; SOUZA, VINÍCIUS M. A. . CID: an efficient complexity-invariant distance for time series. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 28, p. 634-669, 2013.

10.
DEL GAUDIO, ROSA2013DEL GAUDIO, ROSA ; Batista, Gustavo ; BRANCO, ANTÓNIO . Coping with highly imbalanced datasets: A case study with definition extraction in a multilingual setting. Natural Language Engineering (Print), v. 20, p. 327-359, 2013.

11.
PRATI, R. C.2012PRATI, R. C. ; BATISTA, G. E. A. P. A. . A Complexity-Invariant Measure Based on Fractal Dimension for Time Series Classification. International Journal of Natural Computing Research, v. 3, p. 59-73, 2012.

12.
Prati, Ronaldo C.2011Prati, Ronaldo C. ; Batista, Gustavo E. A. P. A. ; MONARD, Maria Carolina . A Survey on Graphical Methods for Classification Predictive Performance Evaluation. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (Print), v. 23, p. 1601-1618, 2011.

13.
Milare, C. R.2011Milare, C. R. ; BATISTA, G. E. A. P. A. ; Carvalho, A. C. P. L. F. . A hybrid approach to learn with imbalanced classes using evolutionary algorithms. Logic Journal of the IGPL (Print), v. 19, p. 293-303, 2011.

14.
MILARÉ, Claudia Regina2010MILARÉ, Claudia Regina ; BATISTA, G. E. A. P. A. ; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de . A Study of the Influence of Rule Measures in Classifiers Induced by Evolutionary Algorithms. IEEE Intelligent Informatics Bulletin, v. 11, p. 8-13, 2010.

15.
PRATI, Ronaldo Cristiano2008PRATI, Ronaldo Cristiano ; BATISTA, G. E. A. P. A. ; MONARD, Maria Carolina . A hybrid wrapper/filter approach for feature subset selection. SADIO Electronic Journal of Informatics and Operations Research, v. 8, p. 12-24, 2008.

16.
PRATI, Ronaldo Cristiano2008PRATI, Ronaldo Cristiano ; Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves ; MONARD, Maria Carolina . Evaluating Classifiers Using ROC Curves. Revista IEEE América Latina, v. 6, p. 215-222, 2008.

17.
BATISTA, G. E. A. P. A.;Batista, Gustavo;Batista, Gustavo E. A. P. A.;Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves;BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A.;Batista, Gustavo E.;Enrique, Gustavo2006BATISTA, G. E. A. P. A.; MILARÉ, Claudia Regina ; PRATI, Ronaldo Cristiano ; MONARD, Maria Carolina . A Comparison of Methods for Rule Subset Selection Applied to Associative Classification. Inteligencia Artificial, v. 10, p. 29-35, 2006.

18.
Batista, Gustavo E. A. P. A.2004Batista, Gustavo E. A. P. A.; Prati, Ronaldo C. ; MONARD, Maria Carolina . A study of the behavior of several methods for balancing machine learning training data. SIGKDD Explorations, v. 6, n.1, p. 20, 2004.

19.
BATISTA, G. E. A. P. A.;Batista, Gustavo;Batista, Gustavo E. A. P. A.;Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves;BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A.;Batista, Gustavo E.;Enrique, Gustavo2003BATISTA, G. E. A. P. A.; MONARD, Maria Carolina . AN ANALYSIS OF FOUR MISSING DATA TREATMENT METHODS FOR SUPERVISED LEARNING. Applied Artificial Intelligence, v. 17, n.5-6, p. 519-533, 2003.

20.
BATISTA, G. E. A. P. A.;Batista, Gustavo;Batista, Gustavo E. A. P. A.;Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves;BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A.;Batista, Gustavo E.;Enrique, Gustavo2003BATISTA, G. E. A. P. A.; BAZZAN, Ana Lucia Ceterich ; MONARD, Maria Carolina . Balancing Training Data for Automated Annotation of Keywords: a Case Study. Revista Tecnologia da Informação, v. 3, n.2, p. 15-20, 2003.

Capítulos de livros publicados
1.
GIUSTI, RAFAEL ; SILVA, DIEGO F. ; Batista, Gustavo E. A. P. A. . Time Series Classification with Representation Ensembles. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2015, v. 9385, p. 108-119.

2.
SILVA, DIEGO F. ; CHEN, YANPING ; WHY, ADENA ; Keogh, Eamonn ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. . Automatic insect classification using Bayesian classifier and audio processing features. In: Beresford R.M.; Froud K.J.; Kean J.M.; Worner S.P.. (Org.). The plant protection data tool box. 1ed.Auckland: New Zealand Plant Protection Society, 2015, v. , p. 155-160.

3.
Maletzke, André Gustavo ; Lee, Huei Diana ; Enrique, Gustavo ; Batista, Almeida Prado Alves ; Coy, Cláudio Saddy Rodrigues ; Fagundes, João José ; Chung, Wu Feng . Time Series Classification with Motifs and Characteristics. Studies in Computational Intelligence. 1ed.: Springer Berlin Heidelberg, 2014, v. , p. 125-138.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
DOS REIS, DENIS M. ; MALETZKE, ANDRÉ G. ; Batista, Gustavo E. A. P. A. . Unsupervised context switch for classification tasks on data streams with recurrent concepts. In: the 33rd Annual ACM Symposium, 2018, Pau. Proceedings of the 33rd Annual ACM Symposium on Applied Computing - SAC '18. New York: ACM Press, 2018. p. 518-524.

2.
MOREIRA DOS REIS, DENIS ; MALETZKE, ANDRÉ ; SILVA, DIEGO F. ; Batista, Gustavo E. A. P. A. . Classifying and Counting with Recurrent Contexts. In: the 24th ACM SIGKDD International Conference, 2018, London. Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining - KDD '18. New York: ACM Press, 2018. p. 1983-1992.

3.
MALETZKE, A. G. ; DOS REIS, DENIS MOREIRA ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. . Quantification in Data Streams: Initial Results. In: Brazilian Conference on ntelligent Systems (BRACIS), 2017, Uberlândia, MG. Proceedings of the Brazilian Conference on ntelligent Systems, 2017. p. 43-48.

4.
MALETZKE, ANDRE G. ; DOS REIS, DENIS M. ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. . Quantification in Data Streams: Initial Results. In: 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2017, Uberlândia. 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2017. p. 43-48.

5.
DOS REIS, DENIS MOREIRA ; FLACH, PETER ; MATWIN, STAN ; Batista, Gustavo . Fast Unsupervised Online Drift Detection Using Incremental Kolmogorov-Smirnov Test. In: the 22nd ACM SIGKDD International Conference, 2016, San Francisco. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining - KDD '16. New York: ACM Press, 2016. p. 1545.

6.
SILVA, DIEGO FURTADO ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. . Speeding Up All-Pairwise Dynamic Time Warping Matrix Calculation. In: SIAM International Conference on Data Mining (SDM), 2016, Miami. Proceedings of the SIAM International Conference on Data Mining (SDM), 2016.

7.
SILVA, DIEGO FURTADO ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. ; KEOGH, EAMONN J. . On the Effect of Endpoints on Dynamic Time Warping. In: 2nd SIGKDD Workshop On Mining and Learning From Time Series, 2016, San Francisco. Proceedings of the 2nd SIGKDD Workshop On Mining and Learning From Time Series. San Francisco, 2016. p. 1-6.

8.
SILVA, DIEGO F. ; Yeh, C. M. ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. ; Keogh, Eamonn . SiMPle: Assessing Music Similarity Using Subsequences Joins. In: 16th International Society for Music Information Retrieval Conference, 2016, New York. Proceedings of the16th International Society for Music Information Retrieval Conference, 2016. p. 23-29.

9.
Silva, D. F. ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. ; Keogh, Eamonn . Prefix and Suffix Invariant Dynamic Time Warping. In: IEEE International Conference on Data Mining, 2016, Barcelona. Proceedings of the IEEE International Conference on Data Mining, 2016. p. 1-6.

10.
GIUSTI, RAFAEL ; Silva, D. F. ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. . Improved Time Series Classification with Representation Diversity and SVM. In: IEEE International Conference on Machine Learning and Applications, 2016, Anaheim. Proceedings of the 15th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications, 2016. p. 1-6.

11.
SOUSA, C. A. R. ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. . Constrained Local and Global Consistency for Semi-supervised Learning. In: 23rd International Conference on Pattern Recognition, 2016, Cancun. Proceedings of the 23rd International Conference on Pattern Recognition, 2016.

12.
Souza, V. M. A. ; Silva, D. F. ; Gama, J. ; BATISTA, G. E. A. P. A. . Classification Guided by Clustering on Nonstationary Environments and Extreme Verification Latency. In: SIAM International Conference on Data Mining (SDM), 2015, Vancouver, Canadá. Proceeding of the SIAM International Conference on Data Mining (SDM), 2015. p. 873-881.

13.
Souza, V. M. A. ; BATISTA, G. E. A. P. A. ; Souza-Filho, N. E. . Automatic Classification of Drum Sounds with Indefinite Pitch. In: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015, Killarney. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015. p. 1-8.

14.
SOUSA, C. A. R. ; Souza, V. M. A. ; BATISTA, G. E. A. P. A. . An Experimental Analysis on Time Series Transductive Classification on Graphs. In: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015, Killarney. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015. p. 1-8.

15.
Qi, Y. ; Cinar, G. ; Souza, V. M. A. ; BATISTA, G. E. A. P. A. ; Wang, Y. ; Principe, J. . Effective Insect Recognition Using a Stacked Autoencoder with Maximum Correntropy Criterion. In: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015, Killarney. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015. p. 1-8.

16.
SOUSA, C. A. R. ; BATISTA, G. E. A. P. A. . Robust multi-class graph transduction with higher order regularization. In: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015, Killarney. Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2015. p. 1-8.

17.
PARMEZAN, A. R. S. ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. . A Study of the Use of Complexity Measures in the Similarity Search Process Adopted by kNN Algorithm for Time Series Prediction. In: International Conference on Machine Learning and Applications, 2015, Miami. Proceedings of the International Conference on Machine Learning and Applications, 2015. p. 1-6.

18.
Souza, V. M. A. ; Silva, D. F. ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. ; Gama, J. . Classification of Evolving Data Streams with Infinitely Delayed Labels. In: International Conference on Machine Learning and Applicationsions, 2015, Miami. Proceedings of the International Conference on Machine Learning and Applications, 2015. p. 1-6.

19.
OLIVEIRA, L. S. ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. . IGMM-CD: A Gaussian Mixture Classification Algorithm for Data Streams with Concept Drifts. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2015, Natal, RN. Proceedings of the Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2015. p. 55-61.

20.
SILVA, DIEGO F. ; SOUZA, VINICIUS M. A. ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. . Music Shapelets for Fast Cover Song Recognition. In: International Society for Music Information Retrieval Conference, 2015, Málaga. Proceedings o the 16th International Society for Music Information Retrieval Conference, 2015. p. 441-447.

21.
Souza, V. M. A. ; Silva, D. F. ; BATISTA, G. E. A. P. A. . Extracting Texture Features for Time Series Classification. In: International Conference on Pattern Recognition (ICPR'14), 2014, Estocolmo. International Conference on Pattern Recognition (ICPR'14), 2014.

22.
SOUZA, C. A. R. ; Souza, V. M. A. ; BATISTA, G. E. A. P. A. . Time series transductive classification on imbalanced data sets: an experimental study. In: International Conference on Pattern Recognition (ICPR'14), 2014, Estocolmo. International Conference on Pattern Recognition (ICPR'14), 2014.

23.
LEMES, CRISTIANO INACIO ; SILVA, DIEGO FURTADO ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. . Adding Diversity to Rank Examples in Anytime Nearest Neighbor Classification. In: 2014 13th International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2014, Detroit. 2014 13th International Conference on Machine Learning and Applications, 2014. p. 129-134.

24.
Silva, D. F. ; ROSSI, RAFAEL G. ; REZENDE, S. O. ; BATISTA, G. E. A. P. A. . MUSIC CLASSIFICATION BY TRANSDUCTIVE LEARNING USING BIPARTITE HETEROGENEOUS NETWORKS. In: 15th International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR 2014), 2014, Taipei, Taiwan. 15th International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR 2014). Taipei, Taiwan, 2014. p. 113-118.

25.
Rakthanmanon, Thanawin ; Campana, B. J. L. ; Mueen, Abdullah ; Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves ; WESTOVER, B. ; Zhu, Qiang ; Zakaria, Jesin ; Keogh, Eamonn . Data Mining a Trillion Time Series Subsequences Under Dynamic Time Warping. In: International Joint Conference on Artificial Intelligence - IJCAI'13, 2013, Pequim, China. Proceedings of the 23rd International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2013.

26.
CHEN, Y. ; HU, B. ; Keogh, Eamonn ; Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves . DTW-D: Time Series Semi-Supervised Learning from a Single Example. In: 19th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining - KDD 2013, 2013, Chicago. Proceeding of the 19th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2013.

27.
SOUSA, C. A. R. ; REZENDE, S. O. ; Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves . Infuence of Graph Construction on Semi-supervised Learning. In: European Conference on Machine Learning, 2013. Proceeding of the European Conference on Machine Learning, 2013.

28.
Giusti, R. ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. . An Empirical Comparison of Dissimilarity Measures for Time Series Classification. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2013, Fortaleza, Ceará. Proceedings of the 2nd Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2013.

29.
Souza, V. M. A. ; Silva, D. F. ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. . Classification of Data Streams Applied to Insect Recognition: Initial Results. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2013, Fortaleza, Ceará. Proceedings of the 2nd Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2013.

30.
Silva, D. F. ; PAPADOPOULOS, H. ; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A. ; ELLIS, D. P. W. . A Video Compression-based Approach To Measure Music Structural Similarity. In: International Conference on Music Information Retrieval, 2013, Curitiba, Paraná. Proceedings of the 14th International Society for Music Information Retrieval Conference, 2013.

31.
Silva, D. F. ; Souza, V. M. A. ; Batista, Gustavo E. ; Keogh, Eamonn ; ELLIS, D. P. W. . Applying Machine Learning and Audio Analysis Techniques to Insect Recognition in Intelligent Traps. In: International Conference on Machine Learning and Applications, 2013, Miami. Proceedings of the IEEE International Conference on Machine Learning and Applications, 2013. p. 1-6.

32.
Souza, V. M. A. ; Silva, D. F. ; GARCIA, P. R. P. ; Batista, Gustavo E. . Avaliação de classificadores para o reconhecimento automático de insetos. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2013, Fortaleza. Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2013. p. 1-10.

33.
Silva, D. F. ; Souza, V. M. A. ; Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves . Time Series Classification Using Compression Distance of Recurrence Plots. In: IEEE International Conference on Data Mining, 2013, Dallas, TX. IEEE International Conference on Data Mining (ICDM'13), 2013. p. 1-10.

34.
DOMINGUES, MARCOS A. ; CHERMAN, EVERTON A. ; NOGUEIRA, BRUNO M. ; CONRADO, MERLEY S. ; ROSSI, RAFAEL G. ; DE PADUA, RENAN ; MARCACINI, RICARDO M. ; SOUZA, VINICIUS M. A. ; Batista, Gustavo E. A. P. A. ; RCZENDC, SOLANGE O. . A comparative study of algorithms for recommending given names. In: 2013 Second International Conference on Informatics & Applications (ICIA 2013), 2013, Lodz. 2013 Second International Conference on Informatics & Applications (ICIA), 2013. p. 66-71.

35.
Qiang Zhu ; Batista, Gustavo E. A. P. A. ; Thanawin Rakthanmanon ; Keogh, E. J. . A Novel Approximation to Dynamic Time Warping allows Anytime Clustering of Massive Time Series Datasets. In: SIAM International Conference on Data Mining, 2012, Anaheim, CA. Proceedings of the Twelfth SIAM International Conference on Data Mining. p. 999-1010.

36.
PRATI, Ronaldo Cristiano ; Batista, Gustavo E. A. P. A. . Distância invariante à complexidade baseada em dimensão fractal para classificação de séries temporais. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2012, Curitiba. Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2012. p. 1-12.

37.
Silva, D. F. ; Souza, V. M. A. ; Batista, Gustavo E. A. P. A. ; Giusti, R. . Spoken Digit Recognition in Portuguese Using Line Spectral Frequencies. In: 13th Ibero-American Conference on Artificial Intelligence, 2012, Cartagena de Indias. Lecture Notes on Artificial Intelligence. Berlin: Springer-Verlag, 2012. v. 7637. p. 241-250.

38.
GIUSTI, RAFAEL ; Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves . Descoberta de regras de conhecimento utilizando computação evolutiva multi-objetivo. In: Concurso de Tese e Dissertações em Inteligência Artificial - CTDIA, 2012, Curitiba, PR. Proceeding of the Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS, 2012. p. 1-12.

39.
Batista, Gustavo; SILVA, DIEGO FURTADO ; PRATI, Ronaldo Cristiano . An Experimental Design to Evaluate Class Imbalance Treatment Methods. In: 2012 Eleventh International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), 2012, Boca Raton. 2012 11th International Conference on Machine Learning and Applications, 2012. p. 95-101.

40.
Rakthanmanon, Thanawin ; Campana, Bilson ; Mueen, Abdullah ; Batista, Gustavo ; Westover, Brandon ; Zhu, Qiang ; Zakaria, Jesin ; Keogh, Eamonn . Searching and mining trillions of time series subsequences under dynamic time warping. In: the 18th ACM SIGKDD international conference, 2012, Beijing. Proceedings of the 18th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining - KDD '12. New York: ACM Press, 2012. p. 262-270.

41.
BATISTA, G. E. A. P. A.; Wang, X. ; Keogh, E. J. . A Complexity-Invariant Distance Measure for Time Series. In: SIAM Conference on Data Mining, 2011, Mesa, Arizona. Proceeding of the SIAM Conference on Data Mining, 2011. p. 699-710.

42.
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Resumos publicados em anais de congressos
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3.
Silva, D. F. ; Batista, Gustavo E. A. P. A. . Tratamento de Valores Desconhecidos em Aprendizado de Máquina Supervisionado. In: Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP, 2009. Anais do SIICUSP, 2009. p. 1-1.

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MARTOS, L. P. ; BATISTA, G. E. A. P. A. . Armazenamento e Manipulação de Grandes Tabelas Atributo-Valor para Mineração de Dados. In: Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP, 2008, São Paulo. Anais do Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP, 2008.

5.
ROSADA, L. F. ; BATISTA, G. E. A. P. A. . Re-projetando a biblioteca DOL para aumento de desempenho na Mineração de Dados e Séries Temporais. In: Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP, 2008. Anais do Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP.

6.
CESTARI, D. M. ; MALETZKE, A. G. ; BATISTA, G. E. A. P. A. . Avaliação do Algoritmo de Força-Bruta para a Identificação de Padrões Frequentes em Séries Temporais. In: Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP, 2008, São Paulo. Anais do Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP, 2008.

7.
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8.
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9.
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Outras produções bibliográficas
1.
MILARÉ, Claudia Regina ; Batista, Gustavo ; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de . Descrição de uma Abordagem Híbrida para Aprender com Classes Desbalanceadas Utilizando Algoritmos Genéticos 2010 (Relatório Técnico).

2.
BATISTA, G. E. A. P. A.; MONARD, Maria Carolina . Descrição da Arquitetura e do Projeto do Ambiente Computacional Discover Learning Environment - DLE. São Carlos: Relatório Técnico, Nr. 187, ICMC-USP, 2003 (Relatório Técnico).

3.
BATISTA, G. E. A. P. A.; MONARD, Maria Carolina . Experimental Comparison of K-Nearest Neighbour and Mean or Mode Imputation Methods with the Internal Strategies Used by C4.5 an CN2 to Treat Missing Data. São Carlos: Relatório Técnico, Nr. 186, ICMC-USP, 2003 (Relatório Técnico).

4.
GOMES, A. K. ; BERNARDINI, F. C. ; MONARD, Maria Carolina ; BATISTA, G. E. A. P. A. . Uma Sintaxe Padrão Prolog para Classificadores Simbólicos. São Carlos: Relatório Técnico, Nr. 154, ICMC-USP, 2002 (Relatório Técnico).

5.
KEMP, A. H. ; BATISTA, G. E. A. P. A. ; MONARD, Maria Carolina . Descrição da Implementação dos Métodos Estatísticos de Resampling do Ambiente Discover. São Carlos: Relatório Técnico, Nr. 143, ICMC-USP, 2001 (Relatório Técnico).

6.
BATISTA, G. E. A. P. A.; MONARD, Maria Carolina . Descrição da Implementação dos Métodos Estatísticos de Resampling do Ambiente AMPSAM. São Carlos: Relatório Técnico, Nr. 68, ICMC-USP, 1998 (Relatório Técnico).

7.
BATISTA, G. E. A. P. A.; MONARD, Maria Carolina . Descrição da Implementação PROLOG de uma Ferramenta para Extração de Conhecimento de Redes Neurais. São Carlos: Relatório Técnico, Nr. 54, ICMC-USP, 1997 (Relatório Técnico).


Produção técnica
Programas de computador sem registro
1.
BATISTA, G. E. A. P. A.. Sniffer. 2003.

2.
BATISTA, G. E. A. P. A.. Discover Object Library. 2003.

Entrevistas, mesas redondas, programas e comentários na mídia
1.
BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A.; Silva, D. F. . Modelo permite reconhecimento automático de insetos. 2015. (Programa de rádio ou TV/Comentário).


Demais tipos de produção técnica
1.
MONARD, Maria Carolina ; BATISTA, G. E. A. P. A. . Avaliação da Precisão de Hipóteses. 2001. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Apresentação em Slides).

2.
BATISTA, G. E. A. P. A.; MONARD, Maria Carolina . Probably Approximately Correct - PAC. 2001. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Apresentação em Slides).

3.
BATISTA, G. E. A. P. A.. Data Mining: Convertendo Grandes Volumes de Dados em Informações. 1999. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

4.
MONARD, Maria Carolina ; BATISTA, G. E. A. P. A. ; KAWAMOTO, S. ; PUGLIESE, J. B. . Uma Introdução ao Aprendizado Simbólico de Máquina por Exemplos. 1997. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Nota Didática).



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
REZENDE, S. O.; Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves; PRATI, Ronaldo Cristiano; Jorge, A. M. G.. Participação em banca de Renan de Padua. Pós-processamento de regras de associação via redes e propagação de rótulos. 2015. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

2.
ROSA, J. L. G.; Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves; von Zuben, F. J.. Participação em banca de Luis Fernando Martins Carlos Junior. Reconhecimento de faces utilizando um modelo conexionista baseado em populações de neurônios. 2015. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

3.
Sousa, E. P. M.; Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves; Pappa, G. L.. Participação em banca de Santiago Augusto Nunes. Análise espaço-temporal de data streams multidimensionais. 2015. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

4.
Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de; Camargo, H. A.. Participação em banca de Luan Soares de Oliveira. Classificação de fluxo de dados não estacionários com algoritmos incrementais baseados no modelo de misturas gaussianas. 2015. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

5.
TRAINA, A. J. M.; Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves; AVILA, A. M. H.. Participação em banca de Daniel Yoshinobu Takada Chino. Mineração de padrões frequentes em séries temporais para apoio à tomada de decisão em agrometereologia. 2014. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

6.
Ciferri, C. D. A.; Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves; Almeida, N. F.. Participação em banca de Felipe Alves Louza. Um algoritmo para a construção de vetores de sufixo generalizados em memória externa. 2013. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

7.
BATISTA, G. E. A. P. A.; LEE, H. D.; LOTERO, R. C.. Participação em banca de Jorge Aikes Junior. Estudo de influência de diversas medidas de similaridade na previsão de séries temporais utilizando o algoritmo KNN-TSP. 2012 - Universidade Estadual do Oeste do Paraná.

8.
BATISTA, G. E. A. P. A.; MATSUBARA, Edson Takashi. Participação em banca de Glauder Guimarães Ghinozzi. Aprendizado semisupervisionado aplicado ao problema de valores ausentes. 2012 - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

9.
CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de; BATISTA, G. E. A. P. A.; Tinós, R.. Participação em banca de Rosane Maffei Valim. Sistemas classificadores multi-rotulo evolutivos. 2009. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

10.
BATISTA, G. E. A. P. A.; REZENDE, S. O.; OLIVEIRA, S. R. M.. Participação em banca de Magaly Lika Fujimoto. Integração de medidas de avaliação do conhecimento com técnicas de visualização de informação em um ambiente para exploração e disponibilização de regras. 2008. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

11.
MISKULIN, M. S.; BATISTA, G. E. A. P. A.; RICARTE, I. L. M.; DAMIANI, F.. Participação em banca de Dilermando Piva Jr.. Auxiliar-Construtor: Uma Ferramenta Computacional que Potencializa a Ação Docente no Desenvolvimento de Módulos de Ensino de Engenharia em Cursos Online. 2005. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.

12.
BATISTA, G. E. A. P. A.; PRADO, José Pacheco de Almeida; ABE, Jair Minoro. Participação em banca de Avelino Palma Pimenta Júnior. Um Estudo Comparativo de Sistemas Distribuídos para Ambientes de Produção. 2005. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Paulista.

Teses de doutorado
1.
REZENDE, S. O.; Camargo, H. A.; Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves; Carvalho, A. P.; Jorge, A. M. G.. Participação em banca de Fabiano Fernandes dos Santos. Extração de tópicos baseado em agrupamento de regras de associação. 2015. Tese (Doutorado em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

2.
Hruschka, E. R.; Silva, I. N.; Rocha, A. R.; Pappa, G. L.; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A.. Participação em banca de Luiz Fernando Sommaggio Coletta. Abordagens para combinar classificadores e agrupadores em problemas de classificação. 2015. Tese (Doutorado em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

3.
SILVA, F.; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A.; ENEMBRECK, F.; OLIVEIRA, L. E. S.; SPINOSA, E. J.; CASTILHO, M. A.. Participação em banca de Willian Zalewski. Modelos Simbólicos de Padrões Morfológicos para a Classificação de Séries Temporais. 2015. Tese (Doutorado em Informática) - Universidade Federal do Paraná.

4.
MONARD, Maria Carolina; Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves; BARANAUSKAS, J. A.; Carvalho, A. P.; Silva, A. S.. Participação em banca de Everton Alvares Cherman. Aprendizado de máquina multirrótulo: explorando a dependência de rótulos e o aprendizado ativo. 2014. Tese (Doutorado em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

5.
Mello, R. F.; Telles, G. P.; Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves; von Zuben, F. J.; Hruschka, E. R.. Participação em banca de Cássio Martini Martins Pereira. Agrupamento de séries temporais em fluxos contínuos de dados. 2013. Tese (Doutorado em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

6.
PAIVA, M. S. V.; Silva, I. N.; TREVELIN, L. C.; PRADO, José Pacheco de Almeida; BATISTA, G. E. A. P. A.. Participação em banca de Jean Miler Scatena. Ambiente de Desenvolvimento de Aplicações para Robôs Móveis. 2008. Tese (Doutorado em Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica) - Escola de Engenharia de São Carlos.

7.
BATISTA, G. E. A. P. A.; MISKULIN, M. S.; Ricardo Pannain; Bianchini, D.; DAMIANI, F.; Murari, C.A.F.; Swart, J.W.. Participação em banca de Dilermando Piva Junior. Auxiliar: Uma Ferramenta Computacional que Potencializa a Ação em Módulos de Ensino de Engenharia em Cursos Online. 2006. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Estadual de Campinas.

Qualificações de Doutorado
1.
Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves; Ponti, M. P.; PRATI, Ronaldo Cristiano. Participação em banca de Everlandio Rebouças Queiroz Fernandes. Comitês de Classificadores Baseado em Amostragem Evolutiva para Base de Dados Desbalanceados. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

2.
Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de; Rodrigues, F. A.; Quiles, M. G.. Participação em banca de Celso Andre Rodrigues de Sousa. Constrained graph-based semi-supervised learning. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

3.
Aluísio, S. M.; Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves; Hruschka, E. R.. Participação em banca de Roberta Akemi Sinoara. Representações semânticas extraídas com o apoio do usuário para agrupamento de textos. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

4.
RODRIGUES, L. H. A.; FRANCO, H. C. J.; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A.. Participação em banca de Felipe Ferreira Bocca. Exploração da Modelagem Empírica da Produtividade de Cana-de-açucar e Uso de Modelos para Recomendação da Adubação Nitrogenada. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Agrícola) - Universidade Estadual de Campinas.

5.
PARDO, T. A. S.; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A.; PRUDENCIO, R. B. C.. Participação em banca de Ivone Penque Matsuno. Análise de Sentimentos Baseada em por meio de Aprendizado Semissupervisionado aplicados em Websensors. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

6.
Mello, R. F.; BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A.; Camargo, H. A.. Participação em banca de Fabiano Berardo de Sousa. Redução de dimensionalidade baseada em redes complexas e estrutura de comunidades. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

7.
Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves; Santos, M. T. P.; Pinto, I. B. S.. Participação em banca de Vanessa Araujo Borges. Definição de um framework baseado em técnicas de mineração de dados para gestão inteligente de informações em ambientes educacionais. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

8.
Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves; Bruno, O. M.; Levada, A. L. M.. Participação em banca de Leonardo Nascimento Ferreira. Mineração de dados em séries temporais usando redes complexas. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

9.
Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves; Rocha, A. R.; Pappa, G. L.. Participação em banca de Paulo Henrique Pisani. Biometria em um contexto de fluxo de dados com algoritmos imunológicos. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

10.
REZENDE, S. O.; Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves; Santos, C. A. S.. Participação em banca de Edson Benedito dos Santos Junior. Recomendação em grupo baseada em séries de tempo e agrupamento de consenso social. 2013. Exame de qualificação (Doutorando em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

11.
REZENDE, S. O.; Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves; von Zuben, F. J.. Participação em banca de André Luiz Vizine Pereira. Agrupamento de Dados Baseado em Predições de Modelos de Regressão: Desenvolvimentos e Aplicações em Sistemas de Recomendação. 2013. Exame de qualificação (Doutorando em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

12.
Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves; Prati, Ronaldo C.; Carvalho, A. P.. Participação em banca de Luís Paulo Faina Garcia. Identificação e remoção de ruídos em problemas de classificação. 2013. Exame de qualificação (Doutorando em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

13.
Batista, Gustavo Enrique Almeida Prado Alves; Ponti, M. P.; Silva, I. N.. Participação em banca de sadasd. Abordagens para agregar classificadores e agrupadores em problemas de clasificação. 2012. Exame de qualificação (Doutorando em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

Qualificações de Mestrado
1.
BATISTA, G. E. A. P. A.; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de; Hruschka, E. R.. Participação em banca de Cristiano Inácio Lemes. Algoritmos anytime para classificação de fluxos de dados com aplicação em classificação de insetos. 2014. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

2.
CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de; BATISTA, G. E. A. P. A.; PRATI, R. C.. Participação em banca de Victor Hugo Barella. Técnicas para Dados Desbalanceados em Classificação Hierárquica. 2014. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

3.
BATISTA, G. E. A. P. A.; TRAINA, A. J. M.; LEE, H. D.. Participação em banca de Antonio Rafael Sabino Parmezan. Predição de séries temporais por similaridade. 2014. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

4.
BATISTA, G. E. A. P. A.; Sousa, E. P. M.; Prati, Ronaldo C.. Participação em banca de Lucas Schmidt Cavalcante. Uso da invariância à complexidade para descoberta de motifs. 2014. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

5.
BATISTA, G. E. A. P. A.; Hruschka, E. R.; Quiles, M. G.. Participação em banca de Luan Soares Oliveira. Classificação de Fluxos de Dados com Algoritmos Incrementais aplicado a Sensores Inteligentes. 2014. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

6.
BATISTA, G. E. A. P. A.; Sousa, E. P. M.; Ribeiro, M. X.. Participação em banca de Denis Moreira dos Reis. Classificação em Fluxo de Dados com Mudança de Conceito e Latência de Verificação Extrema. 2014.

7.
Liang, Z.; BATISTA, G. E. A. P. A.; von Zuben, F. J.. Participação em banca de Luís Fernando Martins Carlos Junior. Reconhecimento facial utilizando um modelo conexista baseado em populações de neurônios. 2013. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

8.
Sousa, E. P. M.; BATISTA, G. E. A. P. A.; Ribeiro, M. X.. Participação em banca de Bruno Ferraz do Amaral. Classificação semissupervisionada de séries temporais extraídas de imagens de satélite. 2013. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

9.
BATISTA, G. E. A. P. A.; SILVA, F. J. F.; ROSA, J. L. G.. Participação em banca de Diego Furtado Silva. Classificação de séries temporais por similaridade e extração de atributos com aplicações na identificação automática de insetos. 2012. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

10.
BATISTA, G. E. A. P. A.; TRAINA, A. J. M.; CIFERRI, R. R.. Participação em banca de Santiago Augusto Nunes. Detecção de anomalias e eventos extremos em data streams multidimensionais. 2012 - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

11.
BATISTA, G. E. A. P. A.; Batista, J. E. S. N.; AVILA, A. M. H.. Participação em banca de Daniel Yoshinobu Takada Chino. Mineração integrada de dados multimodais para apoio à tomada de decisão em agrometeorologia. 2012 - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

12.
BATISTA, G. E. A. P. A.; PRATI, Ronaldo Cristiano; Batista, J. E. S. N.. Participação em banca de Newton Spolaôr. Seleção de atributos para aprendizado multirrótulo & Qualificação de Doutorado. 2012 - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
BATISTA, G. E. A. P. A.; Batista, J. E. S. N.. Participação em banca de Cyntia Eico Hayama Nishida.Business Intelligence por meio da integração das soluções SAP Netweaver BW e SAP BusinessObjects. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

2.
BATISTA, G. E. A. P. A.; Nunes, M. G. V.. Participação em banca de Ricardo Baraldi Astolfi.Desenvolvimento e manutenção de aplicativos e ferramentas para Android. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

3.
BATISTA, G. E. A. P. A.; GOULARTE, R.. Participação em banca de Mateus Brandão de Pontes.Testes de soluções de mobilidade e desenvolvimento de modelo de projeto na plataforma iOS. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

4.
BATISTA, G. E. A. P. A.; OLIVEIRA, M. C. F.. Participação em banca de Daniela Canuta dos Santos.Desenvolvimento Aplicação Web com Sharepoint 2010. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

5.
BATISTA, G. E. A. P. A.; PAULOVICH, F. V.. Participação em banca de Maira Machado Ladeira.Web development applied to browser games. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

6.
BATISTA, G. E. A. P. A.; Batista, J. E. S. N.. Participação em banca de Taiane Coelho Ramos.Desenvolvimento de funcionalidades para gerenciamento de usuários de Active Directory. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

7.
BATISTA, G. E. A. P. A.; Batista, J. E. S. N.. Participação em banca de Manoel Rebelo Abranches.Bootloaders em PowerPC64. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas de São Carlos.

8.
BATISTA, G. E. A. P. A.; Nunes, M. G. V.. Participação em banca de Douglas Marcel Corte.Mentoring - aprimorando os conhecimentos. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

9.
BATISTA, G. E. A. P. A.; Aluisio, S.. Participação em banca de Gustavo Henrique Sucupira Traballe.Arquitetura de Software Plataforma .Net / Performance Watch. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

10.
BATISTA, G. E. A. P. A.; Fortes. R. P. M.. Participação em banca de Eduardo Zerio.Implantação de Projetos utilizando SAP NetWeaver Portal Outsourcing em ITSM. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

11.
BATISTA, G. E. A. P. A.; Batista, J. E. S. N.. Participação em banca de Leonardo Paccanaro.Transmição e Processamento de Arquivos. 2009 - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

12.
Fortes. R. P. M.; BATISTA, G. E. A. P. A.. Participação em banca de Eric Nishimura Princi.Help na Web - Sistema Online de Help Desk. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

13.
BATISTA, G. E. A. P. A.; Fortes. R. P. M.. Participação em banca de Diego Lisandro Mendes Solari.Datamarts Canais - Participando da Criaçao e Implantação de um Datamart. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

14.
BATISTA, G. E. A. P. A.; Maldonado, J.C.. Participação em banca de Fábio Dassan dos Santos.Estágio em Serviços e Aplicações Multimídia. 2007. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

15.
BATISTA, G. E. A. P. A.; Maldonado, J.C.. Participação em banca de Alexandre da Silva Leles.Suporte e reestruturação de módulo de um sistema de CRM. 2007. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Informática) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

16.
BATISTA, G. E. A. P. A.; MONARD, Maria Carolina. Participação em banca de Marcelo Pereira Campilho.Manutenção Corretiva e Evolutiva no Sistema de Cobrança de uma Empresa de Telefonia Celular. 2007. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

17.
BATISTA, G. E. A. P. A.; MONARD, Maria Carolina. Participação em banca de Carlos Eduardo Duarte Vasques.Auxílio no Fornecimento de Serviços Especializados para o Desenvolvimento, Instalação, Integração e Implantação de Melhorias no Sistema do Centro de Gerenciamento de Navegação Aérea. 2007. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas de São Carlos.

18.
BATISTA, G. E. A. P. A.; TOLEDO, Carlos Miguel Tobar. Participação em banca de Marcelo Marqueze.Java com Prolog. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica de Campinas.

19.
BATISTA, G. E. A. P. A.; TOLEDO, Carlos Miguel Tobar. Participação em banca de Thiago T. C. de Felipo.Catalogador de Mídias com Controle de Empréstimos. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica de Campinas.

20.
BATISTA, G. E. A. P. A.; TOLEDO, Carlos Miguel Tobar. Participação em banca de Fernando Hafner da Silva.BlueMail: E-mail para Dispositivos Móveis com Bluetooth. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica de Campinas.

21.
BATISTA, G. E. A. P. A.; TOLEDO, Carlos Miguel Tobar. Participação em banca de Rodrigo Pereira.Sistema de Faturamento - COFERCIL. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica de Campinas.

22.
BATISTA, G. E. A. P. A.; TOLEDO, Carlos Miguel Tobar. Participação em banca de Roberto Sorvilo.Sistema de Controle de Criação de Cavalos. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica de Campinas.

23.
BATISTA, G. E. A. P. A.; TOLEDO, Carlos Miguel Tobar. Participação em banca de Guido Bruzadin.Mail Marketing. 2005. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica de Campinas.

24.
BATISTA, G. E. A. P. A.; TOLEDO, Carlos Miguel Tobar. Participação em banca de Ralf Loewens.Sistema de Declaração de Notas Fiscais. 2005. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica de Campinas.

25.
BATISTA, G. E. A. P. A.; TOLEDO, Carlos Miguel Tobar. Participação em banca de Fabio Rubim.Ferramenta para Controle de Atividades de Desenvolvimento de Software. 2005. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica de Campinas.

26.
BATISTA, G. E. A. P. A.; BRAGA, Rosana Teresinha Vaccare. Participação em banca de Luis Felipe Martins Linhares.Manutenção Evolutiva em Módulos Ligados ao Co-Billing em Serviço Móvel Pessoal. 2004. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

27.
BATISTA, G. E. A. P. A.; MONARD, Maria Carolina. Participação em banca de Sérgio Alexandre do Prado Silva.Desenvolvimento do Portal da Prefeitura Municipal de São Carlos. 2004. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

28.
BATISTA, G. E. A. P. A.; MONARD, Maria Carolina. Participação em banca de Marina Mekaru.Desenvolvimento de Sistema para Operadora Odontológica. 2004. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.

29.
BATISTA, G. E. A. P. A.; MONARD, Maria Carolina. Participação em banca de Eduardo Henrique Dias Aranega.Sistema Portátil para Aquisição de Dados Georreferenciados, Navegação e Inspeção Visual em Agricultura de Precisão. 2003. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo.

30.
BATISTA, G. E. A. P. A.; MONARD, Maria Carolina. Participação em banca de Gisele de Souza.Programa de Coleta de Dados para Redes de Instrumentação Inteligente em Agricultura de Precisão: Versão C++ em Ambiente Linux. 2003. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.



Participação em bancas de comissões julgadoras
Concurso público
1.
Artioli, V. R.; FARIAS, C. R. G.; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de; TRAINA, A. J. M.; BATISTA, G. E. A. P. A.. Concurso provimento de um cargo de Professor Doutor para o Departamento de Física e Matemática da Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto. 2007. Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
SIAM International Conference on Data Mining (SDM). Classification Guided by Clustering on Nonstationary Environments and Extreme Verification Latency. 2015. (Congresso).

2.
XXXIV Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Seminário Integrado de Software e Hardware. 2014. (Congresso).

3.
19th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining - KDD 2013. DTW-D: Time Series Semi-Supervised Learning from a Single Example. 2013. (Congresso).

4.
Brazilian Conference on Intelligent Systems. Classification of Data Streams Applied to Insect Recognition: Initial Results. 2013. (Congresso).

5.
European Conference on Machine Learning. Influence of graph construction on semi-supervised learning. 2013. (Congresso).

6.
IEEE International Conference on Data Mining. Time Series Classification Using Compression Distance of Recurrence Plots. 2013. (Congresso).

7.
International Conference on Machine Learning and Applications. Applying Machine Learning and Audio Analysis Techniques to Insect Recognition in Intelligent Traps. 2013. (Congresso).

8.
2012 Eleventh International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA). An Experimental Design to Evaluate Class Imbalance Treatment Methods. 2012. (Congresso).

9.
Encontro Nacional de Inteligência Artificial. Distância invariante à complexidade baseada em dimensão fractal para classificação de séries temporais. 2012. (Congresso).

10.
ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. Sensors and Software to Allow Computational Entomology, an Emerging Application of Data Mining. 2011. (Congresso).

11.
Annual Meeting of the AMCA.Counting and classifying mosquitoes from a distance with ultra cheap sensors. 2011. (Encontro).

12.
SIAM Conference on Data Mining. A Complexity-Invariant Distance Measure for Time Series. 2011. (Congresso).

13.
International Conference on Machine Learning and Applications. Discovering Knowledge Rules with Multi-Objective Evolutionary Computing. 2010. (Congresso).

14.
Argentine Symposium on Artificial Intelligence.How k-Nearest Neighbor Parameters Affect its Performance. 2009. (Simpósio).

15.
IV Congresso da Academia Trinacional de Ciências. An Experimental Comparison of Missing Data Imputation Methods. 2009. (Congresso).

16.
IV Congresso da Academia Trinacional de Ciências. An Experimental Comparison of Missing Data Imputation Methods. 2009. (Congresso).

17.
VIII International Information and Telecommunication Technologies Symposium.Evaluation of a Hybrid Approach to Learn with Imbalanced Classes: Experimental Results with CN2. 2009. (Simpósio).

18.
XXIX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Mineração de Séries Temporais por meio da Extração de Características e da Identificação de Motifs. 2009. (Congresso).

19.
Congresso da Academia Trinacional de Ciências. Uma Avaliação sobre a Identificação de Motifs em Séries Temporais. 2008. (Congresso).

20.
Congresso da Academia Trinacional de Ciências. 2007. (Congresso).

21.
Argentine Symposium on Artificial Intelligence.A Comparison of Methods for Rule Subset Selection Applied to Associative Classification. 2006. (Simpósio).

22.
International Symposium on Intelligent Data Analysis.Balancing Strategies and Class Overlapping. 2005. (Simpósio).

23.
III Mexican International Conference on Artificial Intelligence. Revisor do III Mexican International Conference on Artificial Intelligence.. 2004. (Congresso).

24.
IX Ibero-American Conference on Artificial Intelligence.. Revisor do IX Ibero-American Conference on Artificial Intelligence. 2004. (Congresso).

25.
VI Argentine Symposium on Artificial Intelligence.Revisor do VI Argentine Symposium on Artificial Intelligence.. 2004. (Simpósio).

26.
V Workshop on Artificial Intelligence.Revisor do V Workshop on Artificial Intelligence. 2004. (Oficina).

27.
WorkComp Sul.Revisor do WorkComp Sul. 2004. (Oficina).

28.
XVII Brazilian Symposium on Artificial Intelligence. Revisor do XVII Brazilian Symposium on Artificial Intelligence.. 2004. (Congresso).

29.
Congress of Logic Applied to Technology. Revisor do Fourth Congress of Logic Applied to Technology. 2003. (Congresso).

30.
VIII Simpósio de Teses e Dissertações.Participante do Simpósio de Teses e Dissertações. 2003. (Simpósio).

31.
Workshop do Programa de Aperfeiçoamento de Ensino. 2003. (Oficina).

32.
III Congresso de Lógica Aplicada à Tecnologia. Revisor do III Congresso de Lógica Aplicada à Tecnologia. 2002. (Congresso).

33.
Second International Conference on Hybrid Intelligent Systems. Participante do Second International Conference on Hybrid Intelligent Systems. 2002. (Congresso).

34.
VII Simpósio Brasileiro de Redes Neurais.Participante do VII Simpósio Brasileiro de Redes Neurais. 2002. (Simpósio).

35.
XVI Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial.Revisor do XVI Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial. 2002. (Simpósio).

36.
I Escola Brasileira de Inteligência Artificial e Bioinformática. 2001. (Outra).

37.
I Congresso de Lógica Aplicada a Engenharia. Revisor do I Congresso de Lógica Aplicada a Engenharia. 2000. (Congresso).

38.
International Joint Conference: 7th Iberoamerican Conference on Artificial Intelligence and 15th Brazilian Conference on Artificial Intelligence. 2000. (Congresso).

39.
I Workshop on Probabilistc Reasoning in Artificial Intelligence. 2000. (Oficina).

40.
Mexican International Conference on Artificial Intelligence. Participante do Mexican International Conference on Artificial Intelligence. 2000. (Congresso).

41.
IV Workshop de Sistemas Inteligentes para Engenharia. 1999. (Oficina).

42.
I Escola Brasileira de Aprendizado de Máquina e Extração de Conhecimento em Bases de Dados. 1998. (Outra).

43.
II Workshop de Sistemas Inteligentes para Engenharia. 1998. (Oficina).

44.
International Conference on Data Mining. 1998. (Congresso).

45.
I Workshop de Sistemas Inteligentes para Engenharia. 1998. (Oficina).

46.
V Simpósio Brasileiro de Redes Neurais. 1998. (Simpósio).

47.
XIV Brazilian Symposium on Artificial Intelligence. 1998. (Simpósio).

48.
XVII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Participante do XVII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. 1997. (Congresso).

49.
XIIIth Bazilian Symposium on Artificial Intelligence. 1996. (Simpósio).

50.
II Simpósio Brasileiro de Redes Neurais.Revisor do II Simpósio Brasileiro de Redes Neurais. 1995. (Simpósio).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
BATISTA, GUSTAVO E.A.P.A.; Tinós, R. . Program chair of the Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS). 2017. (Congresso).

2.
BATISTA, G. E. A. P. A.; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de . Third School on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. 2014. (Outro).

3.
BATISTA, G. E. A. P. A.; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de . Second School on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases,. 2013. (Outro).

4.
BATISTA, G. E. A. P. A.; DELGADO, M. ; BERNARDINI, F. C. . Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional. 2013. (Congresso).

5.
CHEN, Y. ; Keogh, E. J. ; BATISTA, G. E. A. P. A. . UCR Insect Classification Contest. 2012. (Concurso).

6.
BATISTA, G. E. A. P. A.; PARDO, T. A. S. . IV Workshop on MSc Dissertation and PhD Thesis in Artificial Intelligence (WTDIA 2008). 2008. (Congresso).

7.
COZMAN, F. G. ; PARDO, T. A. S. ; BATISTA, G. E. A. P. A. ; WAINER, J. ; HÜBNER, J. F. . VI Best MSc Dissertation/PhD Thesis Contest (CTDIA 2008). 2008. (Concurso).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Dissertação de mestrado
1.
Gabriel Tessaroli Giancristofaro. Mineração de Dados para criação de uma ferramenta de busca unificada entre Recursos Educacionais Abertos. Início: 2018. Dissertação (Mestrado profissional em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. (Orientador).

2.
Lucas Tsutsui da Silva. Desenvolvimento de uma Ferramenta de Suporte ao Uso de Classificadores em Sistemas Embarcados. Início: 2017. Dissertação (Mestrado profissional em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).

Tese de doutorado
1.
Waqar Hassan. Classification and Quantification on Data Streams. Início: 2018. Tese (Doutorado em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).

2.
Denis Moreira dos Reis. Unsupervised Context Detection of Streaming Data For Classification. Início: 2017. Tese (Doutorado em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

3.
Antonio Rafael Sabino Parmezan. Hierarchical Classification of Data Streams. Início: 2016. Tese (Doutorado em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).

4.
André Gustavo Maletzke. Controlling Dengue Fever Mosquitoes using Intelligent Sensors and Traps. Início: 2015. Tese (Doutorado em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Google Brasil. (Orientador).

Supervisão de pós-doutorado
1.
Everton Alvares Cherman. Início: 2018. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Apoio à Física e à Química.

2.
Vinícius Mourão Alves de Souza. Início: 2018. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Apoio à Física e à Química.

Iniciação científica
1.
Zoltan Hirata Jetsmen. Avaliação de Métodos de Deep Learning para Reconhecimento de Espécies de Mosquitos. Início: 2017 - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. (Orientador).

2.
Bruno Gomes Coelho. Avaliação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina para Reconhecimento de Espécies de Mosquitos. Início: 2017 - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. (Orientador).


Orientações e supervisões concluídas
Dissertação de mestrado
1.
Antonio Rafael Sabino Parmezan. Predição de Séries Temporais por Similaridade. 2016. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

2.
Lucas Schmidt Cavalcante. Amostragem e medidas de qualidade de shapelets. 2016. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

3.
Denis Moreira dos Reis. Data Stream Classification with Concept Drift and Extreme Verification Latency. 2016. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

4.
Cristiano Inácio Lemes. Algoritmos anytime baseados em instâncias para classificação em fluxo de dados. 2016. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

5.
Luan Soares Oliveira. Classificação de fluxos de dados não estacionários com algoritmos incrementais baseados no modelo de misturas gaussianas. 2015. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

6.
Diego Furtado Silva. Classificação de séries temporais por similaridade e extração de atributos intrínsecos com aplicação na identificação de espécie de insetos. 2014. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

7.
Rafael Giusti. Discovery of Knowledge Rules with Multiobjective Evolutionary Computation. 2010. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

8.
André Gustavo Maletzke. Uma Metodologia para a Extração de Conhecimento em Séries Temporais por Meio da Identificação de Motifs e da Extração de Características. 2009. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação Parque Tecnológico Itapú. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

Tese de doutorado
1.
Rafael Giusti. Classificação de Séries Temporais Utilizando Diferentes Representações de Dados e Ensembles. 2017. Tese (Doutorado em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

2.
Celso André Rodrigues de Souza. Constrained graph-based semisupervised learning. 2017. Tese (Doutorado em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

3.
Diego Furtado Silva. Análise de Séries Temporais por Similaridade em Larga Escala. 2017. Tese (Doutorado em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

4.
Vinícius Mourão Alves de Souza. Identificação de atributos para a classificação automática de insetos utilizando sensores laser. 2016. Tese (Doutorado em PCCMC) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

5.
Rosa del Gaudio. Automatic Extraction of Definitions. 2008. Tese (Doutorado em Doutoramento em Engenharia Informática) - Universidade de Lisboa, . Coorientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Lucas Schmidt Cavalcante. Reconhecimento de escrita cursiva utilizando séries temporais e distância dynamic time warping. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

2.
Carlos Eduardo Guillen Davila. Predição de Séries Temporais por Métodos de Similaridade. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

3.
Diego Furtado Silva. Classificação de Insetos Vetores de Doenças por Meio de Sensores Laser. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

4.
Leandro Augusto Fogolin Pereira. Sensor de Ângulo Multiprocessado. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica de Campinas. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

5.
Airton Gomes Finoti. Inteligência Artificial para um time de futebol simulado. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

6.
Rafael Giusti. Indução de regras com propriedades específicas utilizando computação evolutiva multi-objetivo e rankings. 2007. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

7.
Thiago Teixeira Coelho de Felipo. Catalogador de Mídias com Controle de Empréstimo. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica de Campinas. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

Iniciação científica
1.
Tiago de Miranda Leite. Implementação firmware sensor digital de insetos. 2015. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

2.
Gabriela Pinto Cesar Duque. Estudo Comparativo de Medidas de Complexidade para Classificação e Agrupamento de Séries Temporais. 2013. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

3.
Pedro Rael Palhares Garcia. Avaliação de Classificadores para Reconhecimento Automático de Insetos. 2012. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

4.
Tamires Brito da Silva. Avaliação automática no aprendizado de algoritmos. 2012. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Pró-reitoria de Graduação da Universidade de São Paulo. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

5.
Diego Furtado Silva. Treatment of imbalanced classes using sampling methods with implementations in Weka. 2010. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Pró-reitoria de Graduação da Universidade de São Paulo. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

6.
Diego Furtado da Silva. Tratamento de Valores Desconhecidos em Aprendizado de Máquina Supervisionado. 2009. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

7.
Bruno Tenório. Investigação sobre Avaliação Online em Disciplinas de Programação. 2009. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Pró-reitoria de Graduação da Universidade de São Paulo. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

8.
Luiz Paulo Martos. Armazenamento e Manipulação de Grandes Tabelas Atributo-Valor para Mineração de Dados. 2008. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

9.
Lucas Fernando Rosada. Re-projetando a Biblioteca DOL para Aumento de Desempenho na Mineração de Dados e Séries Temporais. 2008. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado em Ciências de Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação Parque Tecnológico Itapú. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

10.
Daniel Moreira Cestari. Estudo e implementação de algoritmos clássicos de pré-processamento e representação de séries temporais. 2008. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Fundação Parque Tecnológico Itapú. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

11.
Rafael Giusti. Indução de Regras de Conhecimento utilizando Computaçao Evolutiva Multi-Objetivo e Rankings. 2007. Iniciação Científica. (Graduando em Bacharelado Em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Matemáticas de São Carlos, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

12.
Fernando Paolieri Neto. Estudo de técnicas de aprendizado de máquina aplicadas à navegação de robôs móveis. 2006. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica de Campinas, Fundo de Apoio à Iniciação Científica - PUC-Campinas. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

13.
Leonardo Zamarion Carretoni. Estudo e desenvolvimento de um ambiente de controle externo para robôs móveis. 2006. Iniciação Científica. (Graduando em Análise de Sistemas) - Pontifícia Universidade Católica de Campinas, Fundo de Apoio à Iniciação Científica - PUC-Campinas. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

14.
Leandro Rosa de Mattos. Geração Automática de Mapas para Navegação de Robôs Móveis. 2006. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica de Campinas, Fundo de Apoio à Iniciação Científica - PUC-Campinas. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.

15.
Leandro Augusto Fogolin Pereira. Estudo e Desenvolvimento de uma Biblioteca para Tratamento de Sinais de Sensores de Robôs Móveis. 2006. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia da Computação) - Pontifícia Universidade Católica de Campinas, Fundo de Apoio à Iniciação Científica - PUC-Campinas. Orientador: Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista.




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