Arquivo mensais:maio 2019

Uso de Algoritmos de Aprendizado de Máquina Supervisionado para Rotulação de Dados

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Aluno: Tarcísio Franco Jaime

Dissertação de Mestrado

Resumo:

Com o avanço da tecnologia, cada vez mais equipamentos estão se conectando nas redes, gerando fluxos e processamento de dados. Com isso, mais algoritmos de aprendizado de máquina estão sendo estudados para extraírem informações relevantes desses grandes volumes. Com o grande aumento desse fluxo de dados, a interpretação destes pode ser prejudicada, sendo o grau de dificuldade proporcional a esse crescimento. É nesse contexto que essa pesquisa atua utilizando algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados, os quais são algoritmos capazes de aprender através de determinados exemplos ou comportamentos. Neste trabalho realizou-se uma pesquisa científica com o objetivo de identificar em grupos de dados quais são os atributos mais significativos junto aos valores que mais se repetem a ponto de representá-lo, denominando-se essa teécnica de rotulação. Dessa forma, utilizou-se técnica de algoritmos supervisionados, que através dos dados de entrada fazem uma correlação com uma saída desejável, e mediante isso, essa técnica é aplicada em todos os atributos para encontrar o mais significativo no cluster. Em seguida, a partir desse atributo mais significativo, utiliza-se um intervalo de dados que possui maior incidência de valores compondo o rótulo (atributo/faixa de valor). Nas bases testadas, somente uma dentre as quatro, obtiveram acurácias em alguns clusters abaixo de 70%, mas em todas outras os rótulos tiveram acurácias acima desse valor, indicando que é possível identificar os grupos através dos rótulos encontrados.

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Modelo para Classificação de Fornecedores da Administração Pública Baseado em Aprendizagem de Máquina Supervisionada

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Aluno: Joselito Mendes de Sousa Junior

Dissertação de Mestrado

Resumo: Contratos públicos podem ser entendidos como ajustes realizados entre a Administração Pública e particulares, para a consecução de objetivos de interesse público, com regras e condições estabelecidas pela própria Administração. Em outras palavras, contratos públicos são realizados através de um modelo de compras públicas. No Brasil, respondem por mais de 19% do Produto Interno Bruto (PIB). 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 o 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 um modelo computacional que utilize aprendizagem de máquina para a classificação de fornecedores públicos. Para o modelo proposto, baseado no problema de classificação binária, deverá aprender as características dos fornecedores considerados de baixo risco (bons) e dos fornecedores considerados de alto risco (ruins) e, com isso, classificar os novos fornecedores inseridos na base de dados dos fornecedores do TCE-PI. 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. A abordagem utilizada nesse trabalho baseia-se em selecionar e preparar os dados presentes na base de dados dos fornecedores para, em seguida, realizar-se uma etapa de testes e uma etapa de desenvolvimento. Na etapa de testes são realizados vários experimentos com a ferramenta WEKA para fazer uma análise do melhor algoritmo a ser utilizado no problema de classificação. Nessa etapa, definiu-se como a melhor solução utilizar o algoritmo J48, que apresenta taxa de classificação superior a 82%, podendo, em alguns casos, chegar a 94%. Na etapa de desenvolvimento, foi efetivada a implementação do algoritmo J48 e do Sistema de Avaliação de Fornecedores (SAF) como produto final da pesquisa aplicada ao problema de classificação dos fornecedores.

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