O Seminário decorrerá no âmbito do curso de Mestrado em Gestão e Decisão Industrial.
ORADORAS CONVIDADAS
Ana Borges, docente ESTG P.PORTO
Mariana Carvalho, docente ESTG P.PORTO
OBJETIVOS
Este seminário aborda a aplicação de métodos de Machine Learning à avaliação de risco em dois contextos distintos, mas complementares: o absentismo em consultas hospitalares e o stress financeiro em pequenas e médias empresas (PME). Na primeira parte, serão apresentados modelos de classificação para previsão de no-shows em ambiente de saúde, discutindo o problema do desbalanceamento das classes, estratégias de reamostragem e aprendizagem sensível ao custo, bem como a importância da calibração das probabilidades para apoiar decisões operacionais (por exemplo, envio de lembretes ou sobre-reserva controlada).
Na Segunda parte, o foco será a previsão do tempo até à ocorrência de stress financeiro em PME, recorrendo a modelos de sobrevivência, incluindo abordagens baseadas em florestas aleatórias e extensões mais recentes. Serão discutidos conceitos como censura, comparação de desempenho ao longo do tempo e métricas próprias deste tipo de modelos.
Ao longo das duas horas, serão discutidos resultados empíricos dos dois estudos, comparando abordagens clássicas e modernas de Machine Learning, e realçando implicações práticas para instituições de saúde, empresas e entidades financeiras. Haverá ainda espaço para debate com os participantes sobre extensões possíveis, limitações dos modelos e potencial de aplicação destes métodos em outros contextos de risco.
DESTINATÁRIOS
Comunidade ESTG P.PORTO
Comunidade em geral com interesse pela temática
Comunidade interessada em finanças
Empresários e contabilistas
A aula será transmitida online, via Microsoft Teams. O link de acesso está disponível AQUI.
PARTICIPAÇÃO GRATUITA SUJEITA A INSCRIÇÃO
