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2017_MateusFlachRomani_tcc.pdf1,14 MBAdobe PDFver/abrir
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dc.contributor.advisorGarcia, Reinaldo Crispiniano-
dc.contributor.authorRomani, Mateus Flach-
dc.identifier.citationROMANI, Mateus Flach. Comparação de algoritmos de aprendizagem de máquina na construção de modelos preditivos para rentabilidade de clientes bancários. 2017. 50 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia de Produção, 2017.pt_BR
dc.description.abstractO presente trabalho compara os resultados de precisão de algoritmos de aprendizagem de máquina, com o intuito de verificar sua performance e adequação em relação a uma base de dados obtida em uma Instituição Financeira brasileira, construindo modelos de previsão sobre a rentabilidade de clientes bancários, e assim, sugerir uma aplicação de Inteligência Artificial em Business Intelligence. Três algoritmos de classificação, são utilizados e, são apresentadas as etapas que antecedem a obtenção dos resultados, como data wrangling e seleção de variáveis.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordAprendizado do computadorpt_BR
dc.subject.keywordInteligência artificialpt_BR
dc.titleComparação de algoritmos de aprendizagem de máquina na construção de modelos preditivos para rentabilidade de clientes bancáriospt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2018-08-07T13:19:25Z-
dc.date.available2018-08-07T13:19:25Z-
dc.date.submitted2017-12-13-
dc.identifier.urihttp://bdm.unb.br/handle/10483/20501-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.description.abstract1The present work compares the accuracy of machine learning algorithms with the purpose of verifying their performance and adequacy using a database obtained in a Brazilian Financial Institution, building prediction models over the clients profitability, and then, suggest an Artificial Intelligence application in Business Intelligence. Three different classification algorithms were used and, each step that precede the results, like data wrangling and feature selection.pt_BR
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