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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/12499| Título: | Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina em dados públicos para detecção de anomalias |
| Título(s) alternativo(s): | Application of machine learning techniques on public data for anomaly detection |
| Autor(es): | Kintopp, Pablo Mezzon |
| Orientador(es): | Candido Junior, Arnaldo |
| Palavras-chave: | Mineração de dados (Computação) Inteligência artificial Cliente/servidor (Computadores) Data mining Artificial intelligence Client/Server computing |
| Data do documento: | 13-Jun-2017 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Medianeira |
| Citação: | KINTOPP, Pablo Mezzon. Aplicação de técnicas de aprendizado de máquina em dados públicos para detecção de anomalias. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2017. |
| Resumo: | O aprendizado de máquina (AM) tem sido aplicado cada vez mais no dia-a-dia da sociedade e das organizações. Com isso, muitos avanços em soluções e inovações têm surgido nos mais diversos domínios de aplicação. O objetivo deste trabalho é demonstrar a aplicação de uma técnica do AM com ênfase em detecção de anomalias em uma área de grande interesse para os cidadãos brasileiros, que ´e o uso do dinheiro público. Este trabalho visa encontrar anomalias nas informações de gasto divulgadas pelas prefeituras brasileiras, podendo assim indicar casos suspeitos de improbidade administrativa. Logo, para aplicar tais técnicas foram seguidas as etapas básicas do processo de extração de conhecimento, sendo estas: coleta dos dados, préprocessamento, aplicação e a análise dos resultados. Por fim, os resultados mostraram a identificação de várias anomalias. Sendo parte delas relativas a prefeituras que tiveram gastos que podem instigar o interesse dos cidadãos em averiguá-los. Assim, foi concluído que a utilização de AM pode ser útil no auxílio da fiscalização do uso do dinheiro público. |
| Abstract: | Machine Learning (ML) has been increasingly applied in the daily lives of society and organizations. Therefore, many advances in solutions and innovations have arisen among diverse application fields. The objective of this work is to demonstrate the application of a technique from ML focused on anomaly detection in an area of great interest to Brazilian citizens, which is the public funds usage. This study aims to find anomalies in the data of expenditure divulged by the Brazilian municipalities in order to indicate suspicious cases of administrative improbity. To apply such techniques, the following steps of the knowledge extraction process were used: data collection, pre-processing, application and result analysis. The results showed the identification of several anomalies. Some of them are related to cities that had the expenses which can instigate the interest of the citizens to investigate them. Hence, it was concluded that the use of ML could be useful in assisting the supervision of the public money usage. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/12499 |
| Aparece nas coleções: | MD - Ciência da Computação |
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