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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/58394
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Título: | Desenvolvimento de modelos explicáveis de Inteligência Artificial para classificação de sinistros de trânsito em rodovias federais de Pernambuco |
Autor(es): | ARRUDA, Patrícia Arcelo de Arruda |
Palavras-chave: | Inteligência Artificial Explicável (XAI); Aprendizado de máquina; Modelos de classificação; Causa e gravidade de acidentes de trânsito; Rodovias federais de Pernambuco; Fatores de influência |
Data do documento: | 8-Out-2024 |
Citação: | ARRUDA, Patrícia Arcelo de. Desenvolvimento de modelos explicáveis de Inteligência Artificial para classificação de sinistros de trânsito em rodovias federais de Pernambuco. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Ciência da Computação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2024. |
Abstract: | Promover a explicabilidade de modelos de inteligência artificial pode propiciar novos conhecimentos e a descoberta de padrões e relacionamentos do problema estudado. Com essa motivação, este trabalho busca contribuir para o entendimento dos fatores de influência dos sinistros de trânsito nas rodovias federais de Pernambuco. Mediante técnicas de aprendizado de máquina supervisionado, os acidentes serão classificados conforme a sua causa e conforme sua gravidade, aplicando-se métodos de Inteligência Artificial Explicável (XAI) para compreensão das predições. Pretende-se contribuir possibilitando insights relevantes para políticas preventivas voltadas à redução dos sinistros de trânsito. |
URI: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/58394 |
Aparece nas coleções: | (TCC) - Ciência da Computação |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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