Daniel Lemes Gribel

Has experience in Computer Science, focusing on Combinatorial Optimization, Machine learning, and Data Mining.

Mestre em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) em 2017 e bacharel em Sistemas de Informação pela Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (UNIRIO) em 2014, é atualmente aluno de doutorado no Departamento de Informática da PUC-Rio. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Otimização, Aprendizado de máquina, e Data mining. Sua pesquisa é focada em técnicas de otimização aplicadas a problemas de mineração de dados, como clusterização, classificação, regressão e detecção de padrões/anomalias. Atualmente, sua pesquisa concentra-se em aprendizado semi-supervisionado na presença de anotações escassas e ruidosas, e tem atuado na proposição de modelos e métodos para problemas de clusterização e particionamento de grafos. Publicou recentemente trabalhos científicos em periódicos e conferências internacionais, como o Pattern Recognition, ICPR, INFORMS Journal on Optimization e CIKM.