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Titulo Transferência de Aprendizado Para Classificar Pacientes Que Tomaram a Terceira Dose da Vacina da COVID-19 no Estado do Rio de Janeiro Subtítulo Autor FERNANDA GONÇALVES DA SILVA Orientador LUCIANA CONCEICAO DIAS CAMPOS Resumo A vacinação em massa contra a COVID-19 é essencial para combater a propagação do vírus e reduzir o número de mortes. Com a introdução de doses adicionais da vacina, é importante investigar sua eficácia e impacto na saúde dos pacientes. Este estudo utiliza um modelo de classificação para avaliar a possibilidade de evolução dos casos clínicos de pacientes que tomaram a terceira dose da vacina da COVID-19 no estado do Rio de Janeiro. O objetivo é realizar a classificação dos pacientes que receberam a terceira dose, usando transferência por aprendizado de um modelo treinado com uma base de dados balanceada. Resultados preliminares mostram que os modelos treinados com bases balanceadas superam os treinamentos com bases desbalanceadas. O modelo de melhor desempenho, treinado com uma base balanceada, obteve uma acurácia de 79\%. Palavras-Chave Aprendizado de Máquina, IA, Inteligência Artificial, Florestas Aleatórias, XGBoost, Transferência de Aprendizado, Algoritmos de Classificação