masterThesis
Uma ferramenta baseada em aprendizado de máquina para previsão de participantes de processos avaliativos
Development of a machine learning-based tool for predicting participants in evaluation processes
Registro en:
LIMA, Iuri Janmichel de Sousa. Uma ferramenta baseada em aprendizado de máquina para previsão de participantes de processos avaliativos. Orientador: Itamir Morais Barroca Filho. 2023. 98f. Dissertação (Mestrado Profissional em Tecnologia da Informação) - Instituto Metrópole Digital, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2023.
Autor
Lima, Iuri Janmichel de Sousa
Resumen
This work was developed within the Núcleo Permanente de Concursos (Permanent Center
of Contests) of UFRN, the Comperve. All the management of the appraisal processes that
are organized by this Center derive directly from the number of participants enrolled in
its appraisal processes.Based on these assumptions, this work presents a model for the use of machine learning
techniques on the logistical organization of the evaluation processes organized by Comperve.
The model presented here was created from the data bases available in the Center, which
contained information about the evaluation processes carried out by Comperve since
the beginning of the 2000s. In order to carry out this work, the execution context of
the activities where this Center is currently located was investigated, analyzing how the
logistic organization of its processes is done, integrating the data that was decentralized
and de-standardized, and creating the training model that achieved more than 98% of
accuracy in the classification of the quantity of participants enrolled in its processes. For
the application of this model, an application using the infrastructure of the management
system of the appraisal processes, which is currently being developed, was developed. Este trabalho foi desenvolvido dentro do Núcleo Permanente de Concursos da UFRN, a
Comperve. Toda a gestão dos processos avaliativos que são organizados por este Núcleo,
derivam diretamente da quantidade de participantes inscritos em seus processos avaliativos.
Partindo dessas premissas, esse trabalho apresenta um modelo de utilização de técnicas de
aprendizado de máquina sobre a organização logística dos processos avaliativos organizados
pela Comperve. O modelo apresentado aqui, foi criado a partir das bases de dados
disponíveis no Núcleo, que continham informações sobre os processos avaliativos realizados
pela Comperve desde o início dos anos 2000. Para realização deste trabalho, foi investigado
o contexto de execução das atividades onde atualmente está inserido este Núcleo, analisando
como é feita a organização logística de seus processos, realizando a integração dos dados que
se encontravam descentralizados e despadronizados e criando o modelo de treinamento que
atingiu mais de 98% de acurácia na classificação da quantidade de participantes inscritos em
seus processos. Para a aplicação desse modelo, foi desenvolvida uma ferramenta utilizando
a infraestrutura do sistema de gestão dos processos avaliativos, que atualmente está sendo
desenvolvido.