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Banca de QUALIFICAÇÃO: JOSELITO MENDES DE SOUSA JUNIOR

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JOSELITO MENDES DE SOUSA JUNIOR
DATA: 03/09/2018
HORA: 08:00
LOCAL: Sala de Video Conferência - NCAD
TÍTULO: Modelo de Classificador de Fornecedores de Serviços do Estado do Piauí Utilizando Aprendizagem de Máquina Supervisionada
PALAVRAS-CHAVES: aprendizagem de máquina. classificação. aprendizado supervisionado
PÁGINAS: 50
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Sistemas de Informação
RESUMO:

Contratos públicos são o meio pelo qual os recursos do governo são aplicados e as políticas públicas são desenvolvidas. No Brasil, respondem por mais de 19\% do Produto Interno Bruto. O modelo de compras públicas passou, nas últimas décadas, por um processo de automação, com a criação do Portal de Compras Governamentais e a implantação de pregões eletrônicos. O crescimento do PIB nesse período foi acompanhado por uma elevação nos gastos públicos, que reflete no aumento do número de contratos firmados e licitações ou compras diretas realizadas. Considerando o desafio das instituições de controle governamental brasileiras de garantir eficiência e regularidade desses processos, propõe-se neste trabalho a utilização de um modelo computacional que utilize aprendizagem de máquina para a classificação de fornecedores públicos, com o objetivo de prever o comportamento de futuros fornecedores. A abordagem utilizada nesse trabalho consiste em uma etapa de testes e uma etapa de desenvolvimento do modelo, onde na etapa de testes são realizados vários experimentos na ferramenta WEKA e, com os relatórios emitidos, tornou-se possível fazer uma análise do melhor algoritmo a ser utilizado para o problema de classificação. A base de dados utilizada foi fornecida pelo Tribunal de Contas do Estado do Piauí e é composta pela união de dados presentes em outras bases, como na Receita Federal, no Tribunal Superior Eleitoral e no Portal da Transparência. Com os testes realizados, a melhor solução encontrada foi a implementação do algoritmo J48 que apresenta taxa de classificação superior a 82%, podendo, em alguns casos, chegar a 94%.


MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2167802 - PEDRO DE ALCANTARA DOS SANTOS NETO
Interno - 1226761 - RAIMUNDO SANTOS MOURA
Presidente - 1446435 - VINICIUS PONTE MACHADO
Notícia cadastrada em: 18/07/2018 11:13
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | © UFRN | sigjb06.ufpi.br.instancia1 20/07/2019 21:22