Raphael Rodrigues Campos

Bacharel em Ciência da Computação pela UFV e Mestre em Ciência da Computação pela UFMG na área de Aprendizagem de Máquina.Durante o mestrado Raphael propôs um novo método de classificação de texto baseado nas Random Forests (conjuntos de árvores de decisão), que aplica a técnica do boosting em conjuntos de árvores extremamente aleatórias. Além disso, também propôs uma forma muito eficiente de agregar modelos baseados em random forests, de forma a melhorar ainda mais a capacidade de predição a um custo computacional baixo. Com os bons resultados obtidos, Raphael teve seu trabalho aceito para publicação no SIGIR em Tóquio em 2017, o congresso mais importante do mundo na área de recuperação de informação. Além disso, foi agraciado com menção honrosa a melhor artigo curto no Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados em 2016. Mais recentemente, sua dissertação foi considerada o melhor trabalho de mestrado em Ciência da Computação do Brasil pela Sociedade Brasileira de Computação.Como Cientista de Dados, teve a oportunidade de aplicar aprendizagem de máquina e inteligência artificial aos mais diversos problemas do mundo real, tais problemas são human resource analytics (ajudando nosso cliente a ranquear os candidatos mais apropriados a vaga), desambiguação e matching de produtos, categorização automática texto e criação de uma máquina de busca de propósito específico, predição de evasão, e precificação dinâmica.