{"id":143,"date":"2019-05-21T14:19:15","date_gmt":"2019-05-21T14:19:15","guid":{"rendered":"http:\/\/lina.ufpi.br\/vinicius\/?p=143"},"modified":"2019-05-22T10:54:05","modified_gmt":"2019-05-22T10:54:05","slug":"modelo-para-classificacao-de-fornecedores-da-administracao-publica-baseado-em-aprendizagem-de-maquina-supervisionada","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/lina.ufpi.br\/vinicius\/?p=143","title":{"rendered":"Modelo para Classifica\u00e7\u00e3o de Fornecedores da Administra\u00e7\u00e3o P\u00fablica Baseado em Aprendizagem de M\u00e1quina Supervisionada"},"content":{"rendered":"

Aluno: Joselito Mendes de Sousa Junior<\/strong><\/p>\n

Disserta\u00e7\u00e3o de Mestrado<\/em><\/p>\n

Resumo<\/strong>: Contratos p\u00fablicos podem ser entendidos como ajustes realizados entre a Administra\u00e7\u00e3o P\u00fablica e particulares, para a consecu\u00e7\u00e3o de objetivos de interesse p\u00fablico, com regras e condi\u00e7\u00f5es estabelecidas pela pr\u00f3pria Administra\u00e7\u00e3o. Em outras palavras, contratos p\u00fablicos s\u00e3o realizados atrav\u00e9s de um modelo de compras p\u00fablicas. No Brasil, respondem por mais de 19% do Produto Interno Bruto (PIB). O modelo de compras p\u00fablicas passou, nas \u00faltimas d\u00e9cadas, por um processo de automa\u00e7\u00e3o, com a cria\u00e7\u00e3o do Portal de Compras Governamentais e a implanta\u00e7\u00e3o de preg\u00f5es eletr\u00f4nicos. O crescimento do PIB nesse per\u00edodo foi acompanhado por uma eleva\u00e7\u00e3o nos gastos p\u00fablicos que reflete o aumento do n\u00famero de contratos firmados e licita\u00e7\u00f5es ou compras diretas realizadas. Considerando o desafio das institui\u00e7\u00f5es de controle governamental brasileiras de garantir efici\u00eancia e regularidade desses processos, prop\u00f5e-se neste trabalho um modelo computacional que utilize aprendizagem de m\u00e1quina para a classifica\u00e7\u00e3o de fornecedores p\u00fablicos. Para o modelo proposto, baseado no problema de classifica\u00e7\u00e3o bin\u00e1ria, dever\u00e1 aprender as caracter\u00edsticas 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 Piau\u00ed e \u00e9 composta pela uni\u00e3o de dados presentes em outras bases, como na Receita Federal, no Tribunal Superior Eleitoral e no Portal da Transpar\u00eancia. 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 s\u00e3o realizados v\u00e1rios experimentos com a ferramenta WEKA para fazer uma an\u00e1lise do melhor algoritmo a ser utilizado no problema de classifica\u00e7\u00e3o. Nessa etapa, definiu-se como a melhor solu\u00e7\u00e3o utilizar o algoritmo J48, que apresenta taxa de classifica\u00e7\u00e3o superior a 82%, podendo, em alguns casos, chegar a 94%. Na etapa de desenvolvimento, foi efetivada a implementa\u00e7\u00e3o do algoritmo J48 e do Sistema de Avalia\u00e7\u00e3o de Fornecedores (SAF) como produto final da pesquisa aplicada ao problema de classifica\u00e7\u00e3o dos fornecedores.<\/p>\n

Download do trabalho<\/a>.<\/p>\n