Autor: Gabrielle Brandemburg dos Anjos
Orientador: Marcelo Gattass
Data e Hora: 22/03/2023 às 17:00
Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Dieinison Jack F. Braga
Título da dissertação: Visualizing Data Facts: A Comparative Study of Annotation Techniques and Their Impact on Users’ Perceptions
Resumo: Um número crescente de sistemas de visualização tem sido desenvolvido tanto comercialmente quanto na comunidade de pesquisa. Embora estas ferramentas possam ajudar na construção de gráficos, elas apresentam desafios para analistas não especialistas. Um desafio em particular é o de prover suporte para destacar visualmente fatos de dados em gráficos. O esforço empregado por analistas não especialistas ou designers (sem conhecimento de programação) para realizar anotações visuais pode ser complexo e demorado. Nesta pesquisa, investigamos representações visuais de fatos de dados para apoiar analistas não especialista na exploração e comunicação de insights através dos dados. Para endereçar estes desafios, nos tornamos operacional um modelo conceitual que relaciona visualizações, fatos de dados e suas representações visuais. Implementamos o modelo em uma ferramenta de visualização chamada VisStoryMaker, que gera automaticamente gráficos anotados. Para avaliar o seu valor percebido, conduzimos um estudo de métodos mistos com usuário comparando com o Tableau Public. No geral, a VisStoryMaker oferece uma abordagem fácil de usar para destacar visualmente fatos sobre dados, e o uso de anotações visuais de fatos sobre dados nas visualizações podem apoiar usuários não especialistas na exploração e comunicação por meio de dados. Entretanto, seu uso deve ser cuidadosamente considerado para evitar poluir visualmente os gráficos.
Orientador: Simone Diniz Junqueira Barbosa
Banca:
Helio Côrtes Vieira Lopes
Bruno Feijo
Alberto Barbosa Raposo
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#dissertação #mestrado #pesquisa #desenvolvimento #alunos #dipucrio
Autor: Dieinison Jack Freire Braga
Orientador: Simone Diniz Junqueira Barbosa
Data e Hora: 17/03/2023 às 15:00
Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Victor Feitosa de C. Souza
Título da dissertação: Árvores de Decisão com Regras Explicáveis
Resumo: as árvores de decisão são estruturas comumente utilizadas em cenários em que modelos explicáveis de Aprendizado de Máquina são desejados, por serem visualmente intuitivas. Na literatura existente, a busca por explicabilidade em árvores envolve a minimização de métricas como altura e número de nós. Nesse contexto, definimos uma métrica de explicabilidade, chamada de explanation size, que reflete o número de atributos necessários para explicar a classificação dos exemplos. Apresentamos também um algoritmo, intitulado SER-DT, que obtém uma aproximação O(ln n) (ótima se P ? N P) para a minimização da altura no pior/médio caso, assim como do explanation size no pior/médio caso. Em uma série de experimentos, comparamos a implementação de SER-DT com algoritmos conhecidos da área, como CART e EC2, além de testarmos o impacto de parâmetros e estratégias de poda nesses algoritmos. SER-DT mostrou-se competitivo em acurácia com os algoritmos citados, mas gerou árvores muito mais explicáveis.
Orientador: Eduardo Sany Laber
Banca: Marco Serpa Molinaro
Claudson Ferreira Bornstein
Edward Hermann Haeusler
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#dissertação #mestrado #pesquisa #desenvolvimento #alunos #dipucrio
Autor: Victor Feitosa de Carvalho Souza
Orientador: Eduardo Sany Laber
Data e Hora: 15/03/2023 às 10:00
Na próxima semana teremos a segunda mesa redonda sobre “Aplicações de IA em empresas e seus resultados”, dando continuidade a um amplo debate sobre aplicações de inteligência artificial no mundo corporativo.
O evento ocorrerá no dia 14 de março (terça-feira), às 10h e será ministrado por Helio Lopes, professor do Departamento de Informática da PUC-Rio, Tulio Ribeiro da LANX Capital e presidente do Conselho Empresarial de Inovação do Departamento de Informática da PUC-Rio e Robert Duque-Ribeiro, da Accenture.
Para participar, inscreva-se aqui!
O Departamento de Informática da PUC-Rio recomenda:
Temos disponibilidade para essas disciplinas, que são da pós-graduação, mas que estão com vagas abertas também para a parte de graduação!
– A Narratologia Computacional é muito usada na área de entretenimento, contribuindo para a geração de histórias para TV, cinema e, principalmente, jogos eletrônicos, nos quais se torna possível maximizar o conhecimento para geração de mundos abertos (assim como acontece no Metaverso).
– Seminários em Human-Centered Data Science, que é um dos “temas da moda”. Através dele, entendemos o estado-da-arte em human-centered data science (HCDS) e conhecemos seus desafios.
Além de obtermos os conhecimentos necessários para definir uma agenda de pesquisa e realizar estudos empíricos sobre algumas questões levantadas.
Mais informações no link em http://www.inf.puc-rio.br/pos-graduacao/disciplinas-pos-graduacao.
Nessa semana recebemos no Conexão Rio-Campinas o Dr Abdelsalam Sumi Helal (www.cise.ufl.edu/~helal/) que é professor titular da University of Florida – EUA, e também mantém uma posição na Lancaster University – UK. Ele, que desde sempre foi uma referência de cientista nas áreas de Computação móvel, Computação Pervasiva e Internet das Coisas, apresentou a sua pesquisa mais recente que trata de Smart Spaces, que envolvem o uso de tecnologias IoT, arquiteturas físicas e digitais , ecossistemas de serviços, interações inteligentes, e implantações no mundo real. E especificamente, na construção de uma casa inteligente (Gator Tech Smart House) com o objetivo de monitorar a saúde e bem estar de pessoas com doenças crônicas ou idosos (Digital Health). E na palestra muito interessante e inspiradora, Sumi apresentou as principais lições aprendidas do projeto Gator Tech Smart House, e nestas mostrou que software para tais espaços inteligentes, na verdade são formados de um ecosistemas de serviços, e a programação precisa estar preparada para lidar e ser tolerante a toda sorte de incertezas. Assim, a sua atual pesquisa abre caminho para um grande número de pesquisas fundamentais de áreas da computação distribuída e permissiva.
O Conexão Rio-Campinas é uma parceria entre o Departamento de Informática da PUC-Rio e o Instituto de Computação da Unicamp, que promove importantes debates e palestras sobre os últimos avanços na ciência da computação, na Inteligência Artificial, em aprendizado de máquina, Ciência de Dados entre outros temas relevantes para profissionais, pesquisadores e para a sociedade como um todo.
Assista em: https://youtu.be/i17_3uTtgRc
Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Yan Martins B.G.Cunha
Título da dissertação: Classifying Images with Unclear Patterns: From Visual Features to Narrative Importance
Resumo: O campo de classificação de imagens tem sido bastante explorado há anos, em especial com o grande avanço de redes neurais da última década. No entanto, grande parte do foco tem sido dedicado a casos com grandes diferenças inter-classe e pequenas diferenças intra-classe. Neste trabalho exploramos o quão bem redes convolucionais lidam com casos com pequenas diferenças inter-classe e cujas classificações carregam um grau de subjetividade, torando não óbvia a relação entre features visuais e classifcação e diferenciando isso do campo tradicional de finegrained classificaiton. Para isso, abordamos um caso específico deste problema: Determinar a importância narrativa de um personagem a partir somente de sua imagem. Avaliamos a performance de CNNs em nossa tarefa, usando um dataset que criamos para ela, e analisamos que padrões conseguimos encontrar no quis diz respeito da relação entre features visuais e classifcação. Mostramos que, especificamente para a tarefa que estudamos, CNNs conseguem superar a performance humana em termos de acurácia e, além disso, refletem vários dos padrões apresentados por humanos quando julgam personagens, até mesmos alguns padrões que não refletem a realidade. Isto significa que esse tipo de modelo pode ser um possível substiuto para avaliadores humanos para propósitos de character design.
Orientador: Prof. Dr. Sérgio Colcher
Banca:
Prof. Dr. Alberto Barbosa Raposo
Prof. Dr. Antonio José Grandson Busson
Prof. Dr. Edward Hermann Haeusler
Acompanhe-nos pelo link: http://www.inf.puc-rio.br/blog/noticia/noticia/defesa-de-dissertacao-de-mestrado-classifying-images-with-unclear-patterns-from-visual-features-to-narrative-importance
Autor: Yan Martins Braz Gurevitz Cunha
Orientador: Sérgio Colcher
Data e Hora: 16/02/2023 às 09:00
