PPGCCM PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO FUNDAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DO ABC Telefone/Ramal: Não informado http://propg.ufabc.edu.br/ppgccm

Banca de QUALIFICAÇÃO: ANGÉLICA CRISTINA CRUZ CUSTODIO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ANGÉLICA CRISTINA CRUZ CUSTODIO
DATA : 29/11/2019
HORA: 16:00
LOCAL: sala 306, 3º andar, Bloco B, Campus SA da Fundação Universidade Federal do ABC, localizada na Avenida dos Estados, 5001, Santa Terezinha, Santo André, SP
TÍTULO:

Interpretabilidade de Modelos Black Box aplicada a problemas Uplift


PÁGINAS: 45
RESUMO:

Medir o efeito de uma ação, seja uma campanha de marketing ou o efeito de um novo medicamento, é uma tarefa desafiadora e que envolve problemas nas mais diversas áreas. A modelagem Uplift leva em consideração quais pessoas apresentam algum comportamento devido à uma determinada ação e qual seria o comportamento dessas pessoas sem a ação, por exemplo. Essa diferença é modelada como resposta de um modelo de uplift. Uma abordagem comumente usada para predizer o comportamento desses para esse problema são os Modelos de Aprendizado de Máquina “Black Box”, que são modelos matematicamente complexos para os quais não é possível entender diretamente a relação das variáveis explicativas com a variável resposta. Para explicar essa relação, podemos utilizar ferramentas de interpretabilidade, tais como os gráficos de Dependência Parcial e Expectativa Condicional Individual e as Medidas dos Valores de Shapley ou ajuste de Modelos Locais interpretáveis. Neste trabalho levantamos técnicas utilizadas em Modelagem Uplift, com o objetivo de abordar a interpretabilidade nesse contexto.

 


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - Interno ao Programa - 1673092 - RONALDO CRISTIANO PRATI
Membro Titular - Examinador(a) Interno ao Programa - 1918407 - DEBORA MARIA ROSSI DE MEDEIROS
Membro Titular - Examinador(a) Interno ao Programa - 1932365 - FABRICIO OLIVETTI DE FRANCA
Membro Suplente - Examinador(a) Interno ao Programa - 3008222 - PAULO HENRIQUE PISANI
Notícia cadastrada em: 31/10/2019 14:20
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