Disserta\u00e7\u00e3o de Mestrado
\nAluno: Valney da Gama Costa<\/p>\n
Resumo:<\/p>\n
Resumo
\nA licita\u00e7\u00e3o \u00e9 o processo administrativo em que um \u00f3rg\u00e3o p\u00fablico oferta \u00e0s empresas interessadas a oportunidade de efetuarem propostas para a realiza\u00e7\u00e3o de servi\u00e7os ou compra de um ou mais produtos para este ente e escolhe dentre elas a que melhor supre o que \u00e9 pedido, respeitando crit\u00e9rios definidos em lei. O Tribunal de Contas do Estado do Piau\u00ed \u00e9 um dos \u00f3rg\u00e3os p\u00fablicos de controle externo, respons\u00e1vel pela fiscaliza\u00e7\u00e3o cont\u00e1bil, financeira e or\u00e7ament\u00e1ria de outros \u00f3rg\u00e3os e entidades do estado do Piau\u00ed. Os auditores
\ndo TCE\/PI t\u00eam dificuldade em examinar todos os procedimentos licitat\u00f3rios publicados antes da efetiva\u00e7\u00e3o e gasto financeiro dos envolvidos. Este trabalho tem como objetivo descobrir antecipadamente ou durante a execu\u00e7\u00e3o dos procedimentos licitat\u00f3rios, um r\u00f3tulo de risco que facilite sua fiscaliza\u00e7\u00e3o. Portanto pretende-se definir a cria\u00e7\u00e3o de um modelo de decis\u00e3o baseada em aprendizagem de m\u00e1quina em conjunto com t\u00e9cnicas de processamento de linguagem natural, para tratamento de atributos textuais e descritivos, aplicado aos procedimentos licitat\u00f3rios publicados no Tribunal de Contas do Estado do Piau\u00ed, melhorando as t\u00e9cnicas de fiscaliza\u00e7\u00f5es dos Tribunais de Contas a partir de dados p\u00fablicos das pr\u00f3prias licita\u00e7\u00f5es publicadas no \u00f3rg\u00e3o, e informa\u00e7\u00f5es de an\u00e1lises anteriores de auditores. Os modelos desenvolvidos utilizaram os algoritmos J48, RandomForest e Redes Neurais Multicamadas (MLP) e obtiveram acur\u00e1cias m\u00e9dias at\u00e9 81%, com destaque ao algoritmo de RandomForest, respons\u00e1vel por obter acur\u00e1cia m\u00e1xima de 82%.<\/p>\n