Integração de Redes Adversárias Generativas, Transformers e Aprendizado Semi-Supervisionado para Geração de Dados Tabulares Sintéticos - Costa, Rafael A.; Pregardier, Rafael C.; Reinheimer, Isabel C.; Poli-de-Figueiredo, Carlos E.; Silva, Luis A. L. (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS), 2025)
Este trabalho propõe a Semi-Supervised Tabular Transformer GAN (STTGAN), uma arquitetura que integra Redes Adversárias Generativas, aprendizado semi-supervisionado e mecanismos de atenção de Transformers para gerar dados tabulares sintéticos realistas sobre Doença Renal Crônica. A abordagem permite o treinamento com poucos rótulos, mantendo a utilidade preditiva. A STTGAN é avaliada utilizando métricas quantitativas, onde resultados demonstram que a arquitetura permite gerar dados que preservam informações clínicas, mesmo com rótulos escassos.