Aprendizagem de máquina no combate ao sobrepreço das compras públicas: análise de pesquisas de preços de contratações do Senado Federal

Registro simples
AutorNeto, Rubens Vasconcellos Terra
Data da publicação2024
NotasOrientador: Schwartz, Prof. Dr. Fabiano Peruzzo Trabalho de conclusão de curso (modalidade relatório técnico) apresentado como requisito parcial para a obtenção do grau de Mestre no Curso de Mestrado Profissional do Programa de Pós-Graduação do Centro de Formação, Treinamento e Aperfeiçoamento (Cefor) da Câmara dos Deputados, na área de concentração Poder Legislativo, linha de pesquisa Gestão Pública no Poder Legislativo.
ResumoEste estudo relata pesquisa de mestrado que se dedicou a explorar e processar os dados de contratações públicas nos anos de 2022 e 2023. O principal objetivo consistiu no desenvolvimento de uma aplicação com utilização de algoritmos baseados em Aprendizagem de Máquina (Machine Learning), capazes de indicar, a partir de estimativas de probabilidade, possíveis indícios de sobrepreços durante a fase de pesquisa de preços em contratações.
Descrição física136 p.
URLhttps://bd.camara.leg.br/bd/handle/bdcamara/41907
Idiomapt_BR
PublicadorBrasília: Câmara dos Deputados, Centro de Formação, Treinamento e Aperfeiçoamento
TítuloAprendizagem de máquina no combate ao sobrepreço das compras públicas: análise de pesquisas de preços de contratações do Senado Federal
Tipo de documentoMonografia, dissertação, tese
Arquivos
Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
aprendizagem_maquina_neto.pdf
Tamanho:
5.14 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Baixar
Coleções
Produção Acadêmica