Um estudo liderado pelo Departamento de Engenharia Informática (DEI) da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCTUC) indica que abordagens de transfer learning (TL) levam a uma diminuição do número de falsas previsões, mantendo a mesma capacidade de previsão de crises de epilepsia em modelos de machine learning (ML). César Teixeira, autor do artigo e líder do projeto, afirma que os resultados contribuíram também para o desenvolvimento de abordagens não-supervisionadas para a deteção do estado pré-crise e para a interpretação e explicação de preditores de crises epiléticas.

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