Programa de Pós Graduação em Matemática Aplicada

Diego Ribeiro Marcondes

Bacharel em Estatística e Doutor em Matemática Aplicada pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo. Meus interesses de pesquisa em ciência de dados estão na interseção entre probabilidade, estatística, matemática aplicada e ciência da computação. Em particular, tenho interesse no desenvolvimento de métodos de aprendizado com uma base matemática sólida, que não apenas apresentem alto desempenho, mas também sejam controláveis e interpretáveis, com aplicações em problemas científicos, bem como no processamento de sinais e imagens. Atualmente, trabalho com aprendizado de operadores baseado em morfologia matemática e redes neurais informadas por física para a resolução de problemas diretos e inversos. Sou Research Fellow no Mathematical Data Science Centre, Mathematical Sciences Institute, na Australian National University. Anteriormente, fui pós-doutorando no Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Matemática e Estatística, da Universidade de São Paulo (2022-2024), e pesquisador pós-doutoral visitante no Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação da Texas AM University (2023-2024). (Texto informado pelo autor)

http://lattes.cnpq.br/3658575309146473 (30/03/2025)

Rótulo/Grupo:

Bolsa CNPq:

Período de análise:

Endereço: Australian National University, Mathematical Sciences Institute. Hanna Neumann Building - 2601 - Acton, - Austrália Telefone: (61) 0261251007

Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Área: Probabilidade e Estatística

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (11)
1. MARCONDES, DIEGO; SIMONIS, ADILSON ; BARRERA, JUNIOR. Back to basics to open the black box. Nature Machine Intelligence. v. 6, p. 1, 2024. Qualis: Não identificado (NATURE MACHINE INTELLIGENCE)
2. MARCONDES, DIEGO; BARRERA, JUNIOR. Discrete Morphological Neural Networks. SIAM Journal on Imaging Sciences. v. 17, p. 1650-1689, 2024. Qualis: Não identificado (SIAM JOURNAL ON IMAGING SCIENCES)
3. LANDIM, C. ; MARCONDES, D. ; SEO, I.. Metastable behavior of weakly mixing Markov chains: The case of reversible, critical zero-range processes. ANNALS OF PROBABILITY. v. 51, p. 157-227, 2023. Qualis: A1
4. LANDIM, CLAUDIO ; MARCONDES, DIEGO ; SEO, INSUK. A resolvent approach to metastability. JOURNAL OF THE EUROPEAN MATHEMATICAL SOCIETY. v. 1, p. 1-56, 2023. Qualis: A1
5. FERREIRA, CLÁUDIA P. ; MARCONDES, DIEGO ; MELO, MARIANA P. ; OLIVA, SÉRGIO M. ; PEIXOTO, CLÁUDIA M. ; PEIXOTO, PEDRO S.. A snapshot of a pandemic: The interplay between social isolation and COVID-19 dynamics in Brazil. Patterns. v. 1, p. 100349, 2021. Qualis: Não identificado (PATTERNS)
6. PEIXOTO, PEDRO S. ; MARCONDES, DIEGO ; PEIXOTO, CLÁUDIA ; OLIVA, SÉRGIO M.. Modeling future spread of infections via mobile geolocation data and population dynamics. An application to COVID-19 in Brazil. PLoS One. v. 15, p. e0235732, 2020. Qualis: A1
7. MARCONDES, DIEGO ; PEIXOTO, CLÁUDIA ; STERN, JULIO MICHAEL. Assessing randomness in case assignment: the case study of the Brazilian Supreme Court. LAW PROBABILITY & RISK. v. 1, p. 1, 2019. Qualis: Não identificado (LAW PROBABILITY & RISK)
8. MARCONDES, DIEGO; SIMONIS, ADILSON ; BARRERA, JUNIOR. Feature Selection based on the Local Lift Dependence Scale. Entropy. v. 20, p. 97, 2018. Qualis: A4
9. MARCONDES, DIEGO; MARCONDES, NILTON. A Nonparametric Statistical Approach to Content Analysis of Items. Stats. v. 1, p. 1, 2018. Qualis: C
10. MARCONDES, D. ; PEIXOTO, C. ; MAIA, A. C.. A survey of a hurdle model for heavy-tailed data based on the generalized lambda distribution. COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS. v. 1, p. 1-28, 2018. Qualis: B2 (COMMUNICATIONS IN STATISTICS, THEORY AND METHODS)
11. MARCONDES, DIEGO ; PEIXOTO, CLÁUDIA ; SOUZA, KDSON ; WECHSLER, SERGIO. Entrance Fees and a Bayesian Approach to the St. Petersburg Paradox. Philosophies. v. 2, p. 11, 2017. Qualis: B1
Livros publicados/organizados ou edições (0)
Capítulos de livros publicados (3)
1. MARCONDES, DIEGO; Feldman, Mariana ; BARRERA, JUNIOR. An Algorithm to Train Unrestricted Sequential Discrete Morphological Neural Networks. Lecture Notes in Computer Science. 1ed. Em: . : Springer Nature Switzerland. 2024.p. 178-191.
2. MARCONDES, DIEGO; BARRERA, JUNIOR. The Lattice Overparametrization Paradigm for the Machine Learning of Lattice Operators. Lecture Notes in Computer Science. 1ed. Em: . : Springer Nature Switzerland. 2024.p. 204-216.
3. MARCONDES, DIEGO; SIMONIS, ADILSON ; BARRERA, JUNIOR. Feature Selection from Local Lift Dependence-Based Partitions. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics. 1ed. Em: . : Springer International Publishing. 2018.p. 43-53.
Textos em jornais de notícias/revistas (1)
1. MARCONDES, D. A Matemática no Combate à COVID-19. Noticiário Eletrônico da Sociedade Brasileira de Matemática, p. 2-4, 20 maio 2020.
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (0)
Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
Resumos publicados em anais de congressos (0)
Artigos aceitos para publicação (0)
Apresentações de trabalho (13)
1. MARCONDES, D. The Statistics of Informed Machine Learning. 2024. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
2. MARCONDES, D. Informed Machine Learning and Explainability for Binary Image Processing. 2024. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
3. MARCONDES, D.; BARRERA, J.. The Lattice Overparametrization Paradigm for the Machine Learning of Lattice Operators. 2024. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
4. MARCONDES, D.; FELDMAN, M. ; BARRERA, J.. An Algorithm to Train Unrestricted Sequential Discrete Morphological Neural Networks. 2024. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
5. MARCONDES, D. A data‑driven systematic, consistent and non‑exhaustive approach to Model Selection. 2023. Apresentação de Trabalho/Simpósio
6. MARCONDES, D. Distribution‑free deviation bounds of learning via model selection with cross‑validation risk estimation. 2023. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
7. MARCONDES, D. Metastability of the critical reversible zero range process on a finite set. 2019. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
8. MARCONDES, D. Técnicas Estatísticas de Amostragem com Aplicações em Contabilidade e Finanças. 2017. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
9. SIMONIS, A. ; MARCONDES, D.. Perfil e desempenho acadêmico dos alunos do Bacharelado em Estatística do IME/USP. 2017. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
10. MARCONDES, D. Análise Estatística da Decisão : Uma Aplicação em Gestão de Empresas. 2017. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
11. MARCONDES, D.; PEIXOTO, C. ; MAIA, A. C.. Fitting a Hurdle Generalized lambda Distribution to Health Care Expenses. 2017. Apresentação de Trabalho/Seminário
12. SIMONIS, A. ; BARRERA, JUNIOR ; MARCONDES, D.. Feature Selection from Local Lift Dependence-Based Partitions. 2017. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
13. MARCONDES, D. Análise Estatística da Decisão: Uma Aplicação em Ciências Contábeis. 2016. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
Demais tipos de produção bibliográfica (0)

Produção técnica

Programas de computador com registro (0)
Programas de computador sem registro (0)
Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (0)
Trabalhos técnicos (2)
1. MARCONDES, D.; SIMONIS, A.. RELATÓRIO DE ANÁLISE ESTATÍSTICA SOBRE O PROJETO: Análise de Desempenho Discente. 2017.
2. MARCONDES, D.; SIMONIS, A.. RELATÓRIO DE ANÁLISE ESTATÍSTICA SOBRE O PROJETO: Perfil Socioeconômico versus Desempenho Acadêmico dos Ingressantes no IME, IF e EP - USP (2011 - 2016). 2017.
Demais tipos de produção técnica (0)

Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (0)
Dissertação de mestrado (2)
1. Mateus Henrique Zeiser. A definir. Dissertação (Mestrado em Matemática Aplicada) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Coorientador).. Início: 2024.
  Supervisor: Diego Ribeiro Marcondes.
2. Daniel Yuji Tokuda. A definir. Dissertação (Mestrado em Matemática Aplicada) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Coorientador).. Início: 2024.
  Supervisor: Diego Ribeiro Marcondes.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (0)
Dissertação de mestrado (2)
1. Mariana de Souza Feldman. Algoritmo para o aprendizado via espaço de aprendizado de W-operadores multicamadas. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2024.
  Supervisor: Diego Ribeiro Marcondes.
2. Francisco Edvar da Cunha Filho. Learning W-Operators in the Boolean Interval Partition Lattice Learning Space. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2024.
  Supervisor: Diego Ribeiro Marcondes.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (1)

Leonardo Dzioba Garcia. Reconhecimento Facial: uma comparação entre os algoritmos de redes neurais convolucionais e Eigenfaces. (Graduação em Bacharelado em Matemática Aplicada e Computacional) - Instituto de Matemática e Estatística - Universidade de São Paulo, . 2021.
Orientador: Diego Ribeiro Marcondes.
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (4)

2023-2024. Prior Information in Neural Networks
Descrição: This project aims to, through the development of informed NN, studyhow prior information may be incorporated into NN during training, in order to betterunderstand their behavior, to enhance their performance as learning models and to applyNN as numerical solvers of scientific problems. In special, we will study how optimizationconstraints may be inserted into the training of NN to insert prior information. We expectwith this research to develop methods of constraining NN that enable the construction ofa Learning Space for NN.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Diego Ribeiro Marcondes - Coordenador / Ulisses Braga-Neto - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
Membro: Diego Ribeiro Marcondes.
2022-2025. Aprendizado de máquina via Espaços de Aprendizado, da Teoria para a Prática: como a falta de dados pode ser mitigada por alto poder computacional
Descrição: Este projeto visa sair da teoria sobre Espaços de Aprendizado em direção a prática,convertendo resultados teóricos em métodos para a resolução de problemas práticos, emespecial relacionados a sensoriamento remoto em cidades inteligentes, sob o paradigmade mitigar a falta de dados com alto poder computacional. Para tanto, serão tratadosproblemas de aprendizado de operadores morfológicos, desenvolvimento de algoritmosU-curve para reticulados não-Booleanos, e seleção de arquiteturas em Redes Neurais.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Diego Ribeiro Marcondes - Coordenador / Junior Barrera - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
Membro: Diego Ribeiro Marcondes.
2016-2018. Análise de Desempenho Discente
Descrição: Desenvolvimento de técnicas estatísticas para a análise do desempenho discente em cursos superiores.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) . Integrantes: Diego Ribeiro Marcondes - Integrante / Adilson Simonis - Coordenador. Número de produções C, T & A: 5
Membro: Diego Ribeiro Marcondes.
2016-2017. Probabilidade e Aplicações
Descrição: Projeto de Iniciação Científica. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) . Integrantes: Diego Ribeiro Marcondes - Integrante / Cláudia Peixoto - Coordenador. Número de produções C, T & A: 3
Membro: Diego Ribeiro Marcondes.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (1)

Menção Honrosa por excelente desempenho acadêmico no Bacharelado em Estatística, Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo.. 2018.
Membro: Diego Ribeiro Marcondes.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (8)

IAPR Third International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology (DGMM2024). The Lattice Overparametrization Paradigm for the Machine Learning of Lattice Operators. 2024. (Congresso).
SIAM Conference on Imaging Science. Discrete Morphological Neural Networks. 2024. (Congresso).
Workshop on Learning and Inference from Structured Data.A data-driven systematic, consistent and non-exhaustive approach to Model Selection. 2023. (Oficina).
13th Annual Korean Mathematical Society Probability Workshop.Metastability of the critical reversible zero range process on a finite set. 2019. (Encontro).
São Paulo School of Advanced Science on Learning from Data. 2019. (Outra).
25º Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da USP.Distribuição dos Processos no Supremo Tribunal Federal. 2017. (Simpósio).
37th International Workshop on Bayesian Inference and Maximum Entropy Methods in Science and Engineering. Feature Selection from Local Lift Dependence based Partitions. 2017. (Congresso).
71th Workshop "Copulas - nonstandard Brazilian view".Local Lift Dependence Scale. 2017. (Oficina).

Organização de eventos

Total de organização de eventos (0)

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (4)

Diego Ribeiro Marcondes ⇔ Claudia Monteiro Peixoto (5.0)
FERREIRA, CLÁUDIA P. ; MARCONDES, DIEGO ; MELO, MARIANA P. ; OLIVA, SÉRGIO M. ; PEIXOTO, CLÁUDIA M. ; Peixoto, Pedro S.. A snapshot of a pandemic: The interplay between social isolation and COVID-19 dynamics in Brazil. Patterns. v. 2, p. 100349, 2021. Qualis: Não identificado (PATTERNS)
PEIXOTO, PEDRO S. ; MARCONDES, DIEGO ; PEIXOTO, CLÁUDIA ; OLIVA, SÉRGIO M.. Modeling future spread of infections via mobile geolocation data and population dynamics. An application to COVID-19 in Brazil. PLoS One. v. 15, p. e0235732, 2020. Qualis: A1
MARCONDES, DIEGO ; PEIXOTO, CLÁUDIA ; Stern, Julio Michael. Assessing randomness in case assignment: the case study of the Brazilian Supreme Court. LAW PROBABILITY & RISK. v. 2019, p. 1-18, 2019. Qualis: Não identificado (LAW PROBABILITY & RISK)
MARCONDES, D. ; PEIXOTO, C. ; MAIA, A. C.. A survey of a hurdle model for heavy-tailed data based on the generalized lambda distribution. COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS. v. 1, p. 1-28, 2018. Qualis: B2 (COMMUNICATIONS IN STATISTICS, THEORY AND METHODS)
MARCONDES, DIEGO ; PEIXOTO, CLÁUDIA ; SOUZA, KDSON ; WECHSLER, SERGIO. Entrance Fees and a Bayesian Approach to the St. Petersburg Paradox. Philosophies. v. 2, p. 11, 2017. Qualis: B1

Diego Ribeiro Marcondes ⇔ Pedro da Silva Peixoto (2.0)
FERREIRA, CLÁUDIA P. ; MARCONDES, DIEGO ; MELO, MARIANA P. ; OLIVA, SÉRGIO M. ; PEIXOTO, CLÁUDIA M. ; Peixoto, Pedro S.. A snapshot of a pandemic: The interplay between social isolation and COVID-19 dynamics in Brazil. Patterns. v. 2, p. 100349, 2021. Qualis: Não identificado (PATTERNS)
PEIXOTO, PEDRO S. ; MARCONDES, DIEGO ; PEIXOTO, CLÁUDIA ; OLIVA, SÉRGIO M.. Modeling future spread of infections via mobile geolocation data and population dynamics. An application to COVID-19 in Brazil. PLoS One. v. 15, p. e0235732, 2020. Qualis: A1

Diego Ribeiro Marcondes ⇔ Cláudia Pio Ferreira (1.0)
FERREIRA, CLÁUDIA P. ; MARCONDES, DIEGO ; MELO, MARIANA P. ; OLIVA, SÉRGIO M. ; PEIXOTO, CLÁUDIA M. ; Peixoto, Pedro S.. A snapshot of a pandemic: The interplay between social isolation and COVID-19 dynamics in Brazil. Patterns. v. 2, p. 100349, 2021. Qualis: Não identificado (PATTERNS)

Diego Ribeiro Marcondes ⇔ Julio Michael Stern (1.0)
MARCONDES, DIEGO ; PEIXOTO, CLÁUDIA ; Stern, Julio Michael. Assessing randomness in case assignment: the case study of the Brazilian Supreme Court. LAW PROBABILITY & RISK. v. 2019, p. 1-18, 2019. Qualis: Não identificado (LAW PROBABILITY & RISK)

(*) Relatório criado com produções desde 2000 até 2026
Data de processamento: 24/06/2026 16:50:17

Relatório gerado por scriptLattes V9. Os resultados podem ser afetados por possíveis falhas decorrentes de inconsistências no preenchimento dos Currículos Lattes. E-mail de contato: webmaster@ime.usp.br