ENSAIOS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA NO BANCOS DE DADOS DO SISTEMA DE FISCALIZAÇÃO DE GESTÃO DO TCE | Anais do Congresso Internacional de Conhecimento e Inovação – ciki
ENSAIOS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA NO BANCOS DE DADOS DO SISTEMA DE FISCALIZAÇÃO DE GESTÃO DO TCE
Edjandir Corrêa Costa Universidade Federal de Santa Catarina
https://doi.org/10.48090/ciki.v1i1.898
Governo Eletrônico, Inteligência Artificial, Mineração de Dados, Aprendizado de Máquina, Lei de Responsabilidade Fiscal
Motivada pelo interesse em realizar previsões acerca do cumprimento dos municípios catarinenses no que tange às metas determinadas pela Lei de Responsabilidade Fiscal, a presente pesquisa, de caráter aplicado, quantitativo e com abordagem indutiva, fez uso de técnicas de mineração de dados e análise de regressão para desenvolver seu objeto, que considerou a receita corrente líquida como variável de estudo e comparação estatística, com o emprego de algoritmos de previsão. As técnicas selecionadas evidenciaram que os gastos com pessoal dos executivos é próximo de 50% e que, dentre os algoritmos analisados, a melhor abordagem foi obtida pelo RandomForest, que apresentou um erro absoluto relativo de 5,1904%. Tais resultados permitiram demonstrar que é viável prever se um município irá extrapolar as metas impostas pela lei, informação que condiciona os Tribunais de Contas a atuar de forma pró-ativa, tornando mais efetivas as atividades de fiscalização.
Edjandir Corrêa Costa, Universidade Federal de Santa Catarina
Graduado em Ciência da Computação pela Universidade do Sul de Santa Catarina (1996) e mestre em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina (2000). Foi professor titular da Universidade do Sul de Santa Catarina entre 1996 e 2011, além de atuar na iniciativa privada nas funções de desenvolvedor de software, coordenador e gerente de TI. Atualmente é docente com dedicação exclusiva no Instituto Federal de Santa Catarina (IFSC). Possui larga experiência nas áreas de Ensino de Tecnologia de Informação, Desenvolvimento de Software, Gerência de Projetos e Melhoria de Processos de Software.
Pesquisadora Pós-doutoranda junto ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento da UFSC, atuando nas áreas de Desenvolvimento de Projetos, Metodologia da pesquisa, Avaliação de Portais e Indicadores de Desempenho. Doutora e Mestre em Engenharia e Gestão do Conhecimento pela UFSC. Possui MBA Executivo em Gerenciamento de Projetos pela FGV/SC e Graduação em Engenharia de Telecomunicações pela FURB e em Administração pela Estácio. Integrante do grupo de pesquisa do CNPq Governo eletrônico, inclusão digital e sociedade do conhecimento. Atua como revisora de alguns periódicos científicos no âmbito nacional e internacional. Atou como professora tutora da FGV Online em turmas de MBA livre e corporativo, cursos de aperfeiçoamento e certificação e professora conteudista da Delinea para o curso de Pós-Graduação em Gerenciamento de Projetos. Ganhou o Prêmio Mérito Acadêmico de Produção Científica (EGC/UFSC) nos anos de 2009 e 2010 pela relevância de suas publicações, Prêmio de Melhor Proposta de Projeto de Tese na área de concentração Engenharia do Conhecimento no ano de 2012 (EGC/UFSC) e o Highly Commended Paper Awards 2014 (Emerald Literati Network), pela relevância e destaque do seu artigo.
Martins, P. P., Corrêa Costa, E., Rover, A. J. ., & Santos, P. M. (2020). ENSAIOS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA NO BANCOS DE DADOS DO SISTEMA DE FISCALIZAÇÃO DE GESTÃO DO TCE. Anais Do Congresso Internacional De Conhecimento E Inovação – Ciki, 1(1). https://doi.org/10.48090/ciki.v1i1.898
Pablo Procópio Martins, Denílson Sell, Mauricio José Ribeiro Rotta, Antônio Rafael Ortega, APLICAÇÃO DA METODOLOGIA COMMONKADS NA IMPLEMENTAÇÃO DE PROJETOS DE E-GOV NA PERSPECTIVA DE UMA EMPRESA DE SOFTWARE , Anais do Congresso Internacional de Conhecimento e Inovação – ciki: v. 1 n. 1 (2017): Anais do VII Congresso Internacional de Conhecimento e Inovação (ciKi)