Cookies
O website necessita de alguns cookies e outros recursos semelhantes para funcionar. Caso o permita, o INESC TEC irá utilizar cookies para recolher dados sobre as suas visitas, contribuindo, assim, para estatísticas agregadas que permitem melhorar o nosso serviço. Ver mais
Aceitar Rejeitar
  • Menu
Sobre

Sobre

O Fábio nasceu em Lisboa, Portugal em 1988. Licenciou-se em Engenharia de Redes de Computadores e Multimédia em 2011 pelo Instituto Superior de Engenharia de Lisboa. Decidiu depois prosseguir os seus estudos, tendo ingressado no Mestrado em Engenharia Informática da Universidade do Minho, de onde obteve o grau de Mestre em 2013. Desde essa altura, o Fábio é invetigador no HASLab, Laboratório Associado do INESC TEC. Doutorou-se em 2018 no programa doutoral em informática MAP-i administrado em co-tutela pelas  Universidades do Minho, Aveiro e Porto. Conjuntamente, o seu trabalho de investigação e tese de doutoramento focam-se em ferramentas de "Data Analytics" para sistemas de larga escala, vulgo "BigData". De entre outros tópicos, o Fábio interessa-se também por sistemas de "Benchmarking" e por sistemas de processamento transacional distribuídos. Nos seus tempos livres, gosta de viajar e de fotografia.

Tópicos
de interesse
Detalhes

Detalhes

  • Nome

    Fábio André Coelho
  • Cluster

    Informática
  • Cargo

    Investigador Sénior
  • Desde

    01 janeiro 2014
008
Publicações

2023

Privacy-Preserving Machine Learning in Life Insurance Risk Prediction

Autores
Pereira, K; Vinagre, J; Alonso, AN; Coelho, F; Carvalho, M;

Publicação
Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases

Abstract

2023

Privacy-Preserving Machine Learning in Life Insurance Risk Prediction

Autores
Pereira, K; Vinagre, J; Alonso, AN; Coelho, F; Carvalho, M;

Publicação
MACHINE LEARNING AND PRINCIPLES AND PRACTICE OF KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES, ECML PKDD 2022, PT II

Abstract
The application of machine learning to insurance risk prediction requires learning from sensitive data. This raises multiple ethical and legal issues. One of the most relevant ones is privacy. However, privacy-preserving methods can potentially hinder the predictive potential of machine learning models. In this paper, we present preliminary experiments with life insurance data using two privacy-preserving techniques: discretization and encryption. Our objective with this work is to assess the impact of such privacy preservation techniques in the accuracy of ML models. We instantiate the problem in three general, but plausible Use Cases involving the prediction of insurance claims within a 1-year horizon. Our preliminary experiments suggest that discretization and encryption have negligible impact in the accuracy of ML models.

2022

AIDA-DB: A Data Management Architecture for the Edge and Cloud Continuum

Autores
Faria, N; Costa, D; Pereira, J; Vilaça, R; Ferreira, L; Coelho, F;

Publicação
19th IEEE Annual Consumer Communications & Networking Conference, CCNC 2022, Las Vegas, NV, USA, January 8-11, 2022

Abstract

2022

Towards a Cross-domain Semantically Interoperable Ecosystem

Autores
Tosic, M; Coelho, FA; Nouwt, B; Rua, DE; Tomcic, A; Pesic, S;

Publicação
WSDM'22: PROCEEDINGS OF THE FIFTEENTH ACM INTERNATIONAL CONFERENCE ON WEB SEARCH AND DATA MINING

Abstract

2022

A Blockchain-based Data Market for Renewable Energy Forecasts

Autores
Coelho, F; Silva, F; Goncalves, C; Bessa, R; Alonso, A;

Publicação
2022 FOURTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON BLOCKCHAIN COMPUTING AND APPLICATIONS (BCCA)

Abstract

Teses
supervisionadas

2022

Autonomous Optimization for a Transactional Middleware

Autor
Susana Vitória Sá Silva Marques

Instituição
UM

2022

Gestão de permissões e acesso a dados para Hyperledger Fabric

Autor
João Pedro Araújo Parente

Instituição
UM

2022

Towards Tunable Distributed Data Management for IoT

Autor
Luís Manuel Meruje Ferreira

Instituição
UM

2021

Towards Tunable Distributed Data Management for IoT

Autor
Luís Manuel Meruje Ferreira

Instituição
UM

2021

Data Market for Energy Industry Forecasting

Autor
Filipe Daniel Vieira da Silva

Instituição
UM