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Título : Desenvolvimento de modelos explicáveis de Inteligência Artificial para classificação de sinistros de trânsito em rodovias federais de Pernambuco
Autor : ARRUDA, Patrícia Arcelo de Arruda
Palabras clave : Inteligência Artificial Explicável (XAI); Aprendizado de máquina; Modelos de classificação; Causa e gravidade de acidentes de trânsito; Rodovias federais de Pernambuco; Fatores de influência
Fecha de publicación : 8-oct-2024
Citación : 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.
Resumen : 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 en las colecciones: (TCC) - Ciência da Computação

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