Victor Hugo Barella

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  • Última atualização do currículo em 01/11/2018


Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho(2012) e mestrado em Ciências da Computação pela Universidade de São Paulo(2015). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Aprendizado de Máquina. Atuando principalmente nos seguintes temas:Dados Desbalanceados. (Texto gerado automaticamente pela aplicação CVLattes)


Identificação


Nome
Victor Hugo Barella
Nome em citações bibliográficas
BARELLA, V. H.;BARELLA, VICTOR H.


Formação acadêmica/titulação


2015
Doutorado em andamento em Ciencia da Computacao.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
com período sanduíche em Université d'Orléans (Orientador: Prof. Dr. Marcilio Pereire de Souto).
Título: Integração de técnicas de pré-processamento para algoritmos de aprendizado de máquina aplicados a dados biológicos,
Orientador: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Palavras-chave: Dados Desbalanceados.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
2013 - 2015
Mestrado em Ciências da Computação.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Técnicas para o problema de dados desbalanceados em classificação hierárquica,Ano de Obtenção: 2015.
Orientador: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
2009 - 2012
Graduação em Ciência da Computação.
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.
Título: Identificação de Elementos Transponíveis Usando Modelos Ocultos de Markov.
Orientador: Carlos Norberto Fischer.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.




Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado de Máquina.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Bioinformática.


Idiomas


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


Prêmios e títulos


2015
Entre os quatro melhores artigos completos ENIAC 2015 (com André C. P. L. F. de Carvalho), Sociedade Brasileira de Computação - SBC.


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
FISCHER, CARLOS N.2018FISCHER, CARLOS N. ; CAMPOS, VICTOR DE A. ; BARELLA, VICTOR H. . On the Search for Retrotransposons: Alternative Protocols to Obtain Sequences to Learn Profile Hidden Markov Models. Journal of Computational Biology, v. 25, p. cmb.2017.0219, 2018.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
BARELLA, VICTOR H.; GARCIA, LUIS P. F. ; DE SOUTO, MARCILIO P. ; LORENA, ANA C. ; DE CARVALHO, ANDRE . Data Complexity Measures for Imbalanced Classification Tasks. In: 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018, Rio de Janeiro. 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018. p. 1.

2.
BARELLA, V. H.; CARVALHO, A. C. P. L. F. . Tratando dados desbalanceados em classificação hierárquica. In: ENIAC - Encontro Nacional de Inteligência Artificial e de Computação, 2015, Natal - RN. ENIAC - Encontro Nacional de Inteligência Artificial e de Computação, 2015.

3.
BARELLA, V. H.; COSTA, E. P. ; CARVALHO, A. C. P. L. F. . ClusterOSS: a new undersampling method for imbalanced learning. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2014, São Carlos. Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2014), 2014.

Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
BARELLA, V. H.; Fischer, C. N. . Identificação de Elementos Transponíveis Usando Modelos Ocultos de Markov. In: XXIV Congresso de Iniciação Científica da UNESP, 2012, São Pedro, SP. Anais do XXIV Congresso de Iniciação Científica da UNESP, 2012.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
Campos, V. A. ; BARELLA, V. H. ; Fischer, C. N. . Two different ways of obtaining sequences to train hidden Markov models for searching transposable elements. In: X-Meeting 2015 - 11th International Conference of the AB3C and Brazilian Symposium of Bioinformatics, 2015, São Paulo, SP. Resumos do X-Meeting 2015 - 11th International Conference of the AB3C and Brazilian Symposium of Bioinformatics, 2015.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). Data Complexity Measures for Imbalanced Classification Tasks. 2018. (Congresso).

2.
Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional.ClusterOSS: a new undersampling method for imbalanced learning. 2014. (Encontro).

3.
II School on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. 2013. (Outra).




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