30 abr 2025
14:00 Defesa de Mestrado Auditório do IC3
Tema
Uma Abordagem Justa para Mistura de PCA Probabilístico
Aluno
Beatriz Cardoso Nascimento
Orientador / Docente
Marcos Medeiros Raimundo - Coorientadores: Alessandro Gaio Chimenton e Leonardo Tomazeli Duarte
Breve resumo
A Análise de Componentes Principais (PCA) é amplamente utilizada para redução de dimensionalidade, mas sua suposição de linearidade e a falta de mecanismos para garantir imparcialidade podem limitar sua aplicabilidade em cenários sensíveis. Nesta dissertação, propomos uma abordagem baseada em uma mistura de Analisadores de Componentes Principais Probabilísticos (PPCA), incorporando um critério de minimax fairness para melhor equilibrar a representatividade entre diferentes grupos. Por meio de experimentos em diferentes conjuntos de dados, exploramos como a metodologia proposta pode atenuar vieses e preservar a estrutura dos dados, promovendo uma representação mais justa sem comprometer a capacidade de modelagem.
Banca examinadora
Titulares:
| Marcos Medeiros Raimundo | IC/UNICAMP |
| Guilherme Dean Pelegrina | UPM |
| Lehilton Lelis Chaves Pedrosa | IC/UNICAMP |
Suplentes:
| Marcelo da Silva Reis | IC/UNICAMP |
| Saullo Haniell Galvão de Oliveira | FAS/PUC-Campinas |