Machine Learning in Environmental Physics

Instituição: Universidade Federal de Mato Grosso

Cidade/UF: MT/2367

Pesquisas buscam aplicar técnicas de machine learning em física ambiental para compreender e prever fenômenos ambientais. Utilizando algoritmos de aprendizado supervisionado, não supervisionado e de reforço, os dados são analisados para reconhecer padrões, detectar anomalias e prever comportamentos futuros. Técnicas de redução de dimensionalidade e seleção de características são empregadas para melhorar a eficiência da análise.

Áreas de atuação

• Aprendizado de Máquina (Machine Learning)
• análise e processamento de dados ambientais
• Reconhecimento de Padrões
• coleta de dados ambientais
• Visualização de Dados
• Análise multitemporal de dados ambientais
• Aquisição de dados ambientais e meteorológicos
• Análise de Dados e Inteligência Artificial

Técnicas disponíveis

• Análise de dados estatísticos
• Análise Estatística Multivariada
• Redes Neurais de Aprendizado Profundo
• Machine Learning Aplicada

Equipamentos

• All in one — Dell 14
• Computador — Dell Mesa

Dados extraídos do PNIPE/MCTI.