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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.12.2020.tde-10022020-174317
Document
Auteur
Nom complet
Marco Antonio Lopes
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2019
Directeur
Jury
Montini, Alessandra de Ávila (Président)
Canton, Adolpho Walter Pimazoni
Patricio, Vitor Hugo Louzada
Zaniboni, Natália Cordeiro
Titre en portugais
Aplicação de aprendizado de máquina na detecção de fraudes públicas
Mots-clés en portugais
Aprendizado de máquina
Big data
Dados desbalanceados
Eventos raros
Fraudes públicas
Inteligência artificial
Licitações
Machine learning
Resumé en portugais
Nos últimos anos, os governos mundiais vêm participando de esforços conjuntos para aumentar a disponibilidade dos dados governamentais para seus cidadãos, e o resultado disso, no Brasil, foi a criação do Portal Brasileiro de Dados Abertos. Com mais dados disponíveis ao cidadão comum, várias análises que não são feitas pelo governo, em razão da falta de conhecimento ou de interesse, tornam-se possíveis, como, por exemplo, a identificação de fraudes em licitações públicas. Uma forma de identificar os padrões existentes nessas fraudes é o uso de aprendizado de máquina. Atualmente, existem softwares como R e Python que permitem o uso de diversas técnicas de aprendizado de máquina já implementadas. Esses softwares, devido à sua grande capacidade de processamento, também, podem auxiliar em problemas com dados desbalanceados, em que a ocorrência do evento que está sendo estudado é muito rara, como é o caso de fraudes. Assim, um exemplo desse tipo de problema e que é alvo do estudo desta dissertação é a detecção de fraudes em sistemas públicos por meio da descoberta de contratos que pertencem a empresas inidôneas. Tal desafio pode potencializar-se com grandes volumes de dados, visto que podem tornar o processamento dessas bases mais complexo. Assim, esta dissertação visa contribuir para a resolução desse problema propondo avaliar metodologias e técnicas de aprendizado de máquina que apresentam resultados satisfatórios nesse cenário.
Titre en anglais
Machine learning application in public frauds
Mots-clés en anglais
Artificial intelligence
Biddings
Big data
Imbalanced datasets
Machine learning
Public frauds
Rare events
Resumé en anglais
In recent years, world governments have been participating in joint efforts to increase the availability of government data for their citizens, such as the creation of the Brazilian Open Data Portal. With more data available to the average citizen, several analyzes become possible, for example, the identification of fraud in public bids. One way to identify patterns in these scams is to use machine learning. These techniques can aid in the analysis of problems with unbalanced data, where the occurrence of the event being studied is very rare, as is the case of frauds. An example of this type of problem that is the subject of this dissertation is the detection of fraud in public systems discovering public contracts belonging to untrusted companies. Thus, this work uses public data for the identification of frauds to the public patrimony
 
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CorrigidoMarco.pdf (1.56 Mbytes)
Date de Publication
2020-02-17
 
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