O laboratório está estruturado em duas grandes linhas de pesquisa, sendo essas Ciência de Dados e Métodos Analíticos. Na primeira linha é tratada de forma mais específica aplicação de técnicas de Inteligência Artificial, Aprendizagem de Máquina, Redes Neurais Artificiais, Mineração de Dados, Deep Learning e áreas afins. Na outra linha estão as pesquisas sobre métodos analíticos que contemplam Otimização, Meta-heurísticas, modelagem de processos e afins.
A grande maioria das pesquisas envolvem problemas reais e aplicados como dados acadêmicos, mídias sociais, Internet of Things (sensores), logística e outras. Trata também de métodos analíticos aplicados a problemas combinatórios complexos cuja solução, dependendo do porte do problema, pode se dar por métodos exatos ou por métodos heurísticos.
Análise em dados textuais com aplicação de LLMs, técnicas de PLN em diferentes tipos de contextos.
análise de imagens e vídeos com foco em identificação, caracterização e classificação de objetos.
Desenvolvimento e aplicação de algoritmos de clustering.
Pesquisa com uso de metaheuristicas em problemas de log[istica.
Análise de dados para extração de descoberta com aplicações de ETL e contrução de BIs.
Monitoramento de sistemas em vista a detecção de anomalia.
Modelagem de problemas para análise preditiva com foco em forecasting ou detecção de anomalia.
Publicação de modelos (deployment) em nuvem.
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Rua Maria Antônia, 163 - Campus Mackenzie Higienópolis, Laboratório 9.
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Laboratório de Pesquisa Aplicada vinculado a Faculdade de Computação e Informática da Universidade Presbiteriana Mackenzie.
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