Iniciação Científica e Tecnológica
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Resultados da Pesquisa
- Blockchain e eleições: fortalecimento democrático(2020) Telho, Pedro Paulo MendonçaOs dados acerca do número de abstenções no Brasil durante o período das eleições vêm aumentando no decorrer dos anos. Diante disso, o estudo a seguir propõe hipóteses que têm a possibilidade de mitigar esse problema e tenta solucioná-las através do uso da tecnologia Blockchain. O estudo também remodela a forma de participação dos candidatos e eleitores durante esse período, criando uma relação contratual entre ambas as partes, fato que, garante a auditabilidade do voto através de plataformas eletrônicas e possibilita a fiscalização dos candidatos durante o mandato.
Relatório de Iniciação Científica Estudo de Generative Adversarial Networks aplicadas ao Mercado Acionário Brasileiro(2022) Rocha, Caio Emmanuel SoaresEste trabalho tem como fim estudar métodos de Machine Learning, mais em espe cífico, a área de Redes Neurais, e reproduzir um trabalho na área, aplicando técnicas de Generative Adversarial Network (GAN) ao mercado financério. O relatório consiste de uma breve revisão bibliográfica sobre o histórico de técnicas para estudar e modelar o valor do preço de ações, a metodologia de coleta e análise de dados e o processo de construção de variáveis e implementação parcial de um modelo mais simples. Por fim, é apresentado o resultado da reprodução do trabalho baseRelatório de Iniciação Científica Aplicação de redes neurais e fatores de prêmio de risco no mercado de ações(2020) Eller, Vitor GrandoEsse estudo busca entender o impacto da combinação de redes neurais e fatores de prêmio de risco na previsibilidade do índice S&P500, e também de compreender a diferença de performance de topologias distintas dentro desse processo. Além disso, elucida as vantagens de se utilizar uma estratégia de retreinamento quando da criação de modelos que lidam com séries temporais, e, principalmente, séries de preços de ativos, mostrando a melhor performance obtida por modelos que utilizam desta técnica. Por fim, discute a viabilidade do uso do modelo de barreira tripla proposto por Lopez de Prado (2018) em seu livro, e a eficácia de um modelo classificador em comparação ao modelo regressor.Relatório de Iniciação Tecnológica Análise Comparativa entre EKS Kubernetes e AWS Lambda para Treinamento de Machine Learning(2021) Dip, Carlos EduardoNeste trabalho um modelo de machine learning será treinado em duas plataformas de desenvolvimento em nuvem, com intuito de compará-las em termos de custo e facilidade de uso. O modelo em si não é o foco do projeto, e foi usado como simulação de carga de trabalho para testar o desempenho. A primeira plataforma será a AWS Lambda da Amazon, que é do tipo serverless, permitindo a execução de código de maneira agnóstica ao hardware, assim possibilitando que uma tarefa longa seja executada de forma mais rápida por ser dividida em múltiplas tarefas menores. A segunda será a plataforma Kubernetes, com objetivo semelhante de paralelização, a qual será executada na EKS (Elastic Kubernetes Services), também da Amazon, usando contêineres Docker. Será feita uma análise qualitativa sobre a facilidade de implementação sob os dois paradigmas, além de uma análise quantitativa sobre custo.