Aprendizado contínuo com Multi-armed Bandits aplicado à predição de séries temporais no contexto de vendas no comércio varejista

dc.contributor.advisor1Soares, Telma Woerle de Lima
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6296363436468330
dc.contributor.referee1Soares, Telma Woerle de Lima
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dc.contributor.referee2Vieira, Flávio Henrique Teles
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0920629723928382
dc.contributor.referee3Sousa, Rafael Teixeira
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/3819400092348829
dc.contributor.referee4Patto, Vinícius Sebba
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dc.contributor.referee5Coelho, Clarimar José
dc.contributor.referee5Latteshttp://lattes.cnpq.br/1350166605717268
dc.creatorNogueira, Heber Valdo
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2529656171716581
dc.date.accessioned2025-12-15T18:02:23Z
dc.date.available2025-12-15T18:02:23Z
dc.date.issued2025-10-27
dc.description.abstractEmbargadopor
dc.description.resumoEmbargado
dc.identifier.citationNOGUEIRA, H. N. Aprendizado contínuo com Multi-armed Bandits aplicado à predição de séries temporais no contexto de vendas no comércio varejista. 2025. 103 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Instituto de Informática, Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2025.
dc.identifier.urihttps://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/14970
dc.languagePortuguêspor
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentInstituto de Informática - INF (RMG)
dc.publisher.initialsUFGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)
dc.rightsAcesso Embargado
dc.subjectAprendizado contínuopor
dc.subjectMulti-armed banditseng
dc.subjectConcept drifteng
dc.subjectCold starteng
dc.subjectSales forecastingeng
dc.subjectContinual learningeng
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
dc.titleAprendizado contínuo com Multi-armed Bandits aplicado à predição de séries temporais no contexto de vendas no comércio varejista
dc.title.alternativeContinual learning with Multi-armed Bandits applied to time series forecastingeng
dc.typeTese

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