Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/3162
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorBrito, Kellyton dos Santos-
dc.contributor.authorBrito, Ranniery Dias de-
dc.date.accessioned2022-08-29T16:15:00Z-
dc.date.available2022-08-29T16:15:00Z-
dc.date.issued2022-05-27-
dc.identifier.citationBRITO, Ranniery Dias de. Análise e predição nas votações de leis federais na Câmara dos Deputados. 2022. 36 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Departamento de Computação, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repository.ufrpe.br/handle/123456789/3162-
dc.descriptionEste estudo tem por objetivo analisar algoritmos de aprendizagem de máquina e deep learning para a tarefa de previsibilidade de aprovação de PLs. É seguida uma abordagem pós-positivista, adotando o paradigma quali-quantitativo como metodologia. Na busca por resultados foram feitos experimentos utilizando os dados disponíveis no Portal da Câmara dos Deputados, seguindo as etapas de revisão bibliográfica, definição de ambiente de perimentação, análise descritiva e predição. Buscou-se ainda realizar uma análise descritiva e prever possíveis resultados no processo de votação de proposições legislativas tendo como foco projetos de lei que tenham sido votados.pt_BR
dc.description.abstractThis study aims to analyze machine learning algorithms and deep learning for the task of predictability of approval of bills. It follows a post-positivist approach, adopting the quali-quantitative paradigm as a methodology. In the search for results, experiments were carried out using the available data on the Portal of the Chamber of Deputies, following the steps of bibliographic review, definition of experimentation environment, descriptive analysis and prediction. It was also sought to do a descriptive analysis and to predict possible outcomes in the voting process of legislative proposals focusing on bills that have been voted.pt_BR
dc.format.extent36 f.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAtribuição-NãoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)pt_BR
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.pt_BRpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectAnálise descritivapt_BR
dc.subjectPoder legislativopt_BR
dc.subjectProcesso legistativopt_BR
dc.titleAnálise e predição nas votações de leis federais na Câmara dos Deputadospt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1061900830319137pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/8750956715158540pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal Rural de Pernambucopt_BR
dc.degree.graduationBacharelado em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.departamentDepartamento de Computaçãopt_BR
Aparece nas coleções:TCC - Bacharelado em Ciência da Computação (Sede)

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
tcc_rannierydiasdebrito.pdf1,46 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.