Banca de DEFESA: VALNEY DA GAMA COSTA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: VALNEY DA GAMA COSTA
DATA: 31/08/2022
HORA: 08:00
LOCAL: meet.google.com/jyg-qeac-hom
TÍTULO: Descoberta de Risco em Licitações do Tribunal de Contas do Estado do Piauí baseado em Aprendizagem de Máquina Supervisionada utilizando atributos textuais e descritivos
PALAVRAS-CHAVES: licitação, árvores de decisão, redes neurais, predição
PÁGINAS: 46
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Sistemas de Informação
RESUMO:

A licitação é o processo administrativo em que um órgão público oferta às empresas interessadas a oportunidade de efetuarem propostas para a realização de serviços ou compra de um ou mais produtos para este ente e escolhe dentre elas a que melhor supre o que é pedido, respeitando critérios definidos em lei. O Tribunal de Contas do Estado do Piauí é um dos órgãos públicos de controle externo, responsável pela fiscalização contábil, financeira e orçamentária de outros órgãos e entidades do estado do Piauí. Os auditores do TCE/PI têm dificuldade em examinar todos os procedimentos licitatórios publicados antes da efetivação e gasto financeiro dos envolvidos. Este trabalho tem como objetivo descobrir antecipadamente ou durante a execução dos procedimentos licitatórios, um rótulo de risco que facilite sua fiscalização. Portanto pretende-se definir a criação de um modelo de decisão baseada em aprendizagem de máquina em conjunto com técnicas de processamento de linguagem natural, para tratamento de atributos textuais e descritivos, aplicado aos procedimentos licitatórios publicados no Tribunal de Contas do Estado do Piauí, melhorando as técnicas de fiscalizações dos Tribunais de Contas a partir de dados públicos das próprias licitações publicadas no órgão, e informações de análises anteriores de auditores. Os modelos desenvolvidos utilizaram os algoritmos J48, RandomForest e Redes Neurais Multicamadas (MLP) e obtiveram acurácias médias até 81%, com destaque ao algoritmo de RandomForest, responsável por obter acurácia máxima de 82%.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1446435 - VINICIUS PONTE MACHADO
Interno - 1632667 - ANDRE MACEDO SANTANA
Interno - 1226761 - RAIMUNDO SANTOS MOURA
Externo à Instituição - SAMYR BELICHE VALE - UFMA