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dc.contributor.advisorMonteiro, Cleviton Vinicius Fonsêca-
dc.contributor.authorSitonio, Tiago Pedro da Silva-
dc.date.accessioned2023-03-20T23:12:49Z-
dc.date.available2023-03-20T23:12:49Z-
dc.date.issued2021-12-14-
dc.identifier.citationSITONIO, Tiago Pedro da Silva. Sistema de aprendizado de máquina para predição do tempo de esforço de tarefas de desenvolvimento de software. 2021. 58 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) – Departamento de Estatística e Informática, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repository.ufrpe.br/handle/123456789/4181-
dc.descriptionA estimativa de esforço é uma das principais métricas para o planejamento e gerenciamento do processo de desenvolvimento de software, pois proporciona auxílio na previsão de custos e prazos para realização de um projeto. Em consideração a isso, este trabalho teve como objetivo realizar uma análise do processo de construção de um modelo de Aprendizado de Máquina com base na metodologia CRISP-DM, utilizando Algoritmo de Aprendizado de Máquina Automatizado (AutoML) para encontrar o melhor algoritmo de regressão como objetivo de encontrar a estimativa de tempo de determinada atividade. Para esta análise, dados de atividades realizadas por 29 empresas foram utilizados. O banco de dados é constituído por diferentes tipos de dados como, por exemplo, dado Numérico em formato de Linguagem Natural para descrever as atividades. Por causa disso foi realizado o processo de Tokenização a fim de transformar em dados totalmente regressivos para execução dos algoritmos. Em conjunto a isto, métodos de análise dos dados, pré-processamento, métodos de afunilamento como Seleção de Feaures, Alteração de Pesos e Combinação de Colunas serão aplicados para realizar análises do banco de dados.Este projeto foi desenvolvido através da linguagem de programação Python com apoio das suas bibliotecas, dentre elas a biblioteca Pandas para manipulação e análise de dados e Scikitlearn para acesso a algoritmos de Aprendizado de Máquina. Os resultados obtidos e avaliados apontam que o tratamento individual para cada empresa com pré-processamento e construção do modelo de algoritmo de previsão devem ser levados em consideração para encontrar os melhores resultados de estimativa de esforço por meio dos algoritmos.pt_BR
dc.format.extent58 f.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAtribuição-SemDerivações 4.0 Internacional (CC BY-ND 4.0)pt_BR
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/deed.pt_BRpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectEstimativa de esforçopt_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectEngenharia de softwarept_BR
dc.subjectAlgoritmos computacionaispt_BR
dc.titleSistema de aprendizado de máquina para predição do tempo de esforço de tarefas de desenvolvimento de softwarept_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0915757895643807pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9362573782715504pt_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 Sistemas de Informaçãopt_BR
dc.degree.departamentUnidade Acadêmica de Educação a Distância e Tecnologiapt_BR
Aparece nas coleções:TCC - Bacharelado em Sistemas da Informação (Sede)

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