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Inteligência Artificial para Controle da Admini...

Inteligência Artificial para Controle da Administração Pública

Ana Schwendler fala sobre a experiência e resultados do uso da inteligência artificial na Operação Serenata de Amor.

Ana Schwendler

December 06, 2017
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Transcript

  1. TÓPICOS - O que é a Serenata? - Como chegamos

    até aqui? - Tecnologias - Hipóteses desenvolvidas - Resultados - Outros projetos
  2. O QUE É A SERENATA? - Uso de inteligência artificial

    para controle social da administração pública - Aprendemos a trabalhar com ciência de dados usando as bases de dados abertas - Time multidisciplinar: Cientistas, programadores, marketing, jornalistas… - Open source: mais de 700 voluntários no grupo aberto do telegram
  3. POR QUE? - Vantagens: aproxima cidadãos e governo, sugerindo soluções

    com tecnologia - Para o desenvolvedor: flexibilidade de escolha de ferramentas
  4. COMO CHEGAMOS ATÉ AQUI? - Fizemos uma campanha de financiamento

    coletivo que pagaria 3 meses de desenvolvimento - Projetos de ciência de dados costumam levar 6 meses a um ano, o que podemos fazer em 3 meses? - Técnicas: desenvolvimento orientado a hipóteses e timeboxing
  5. HDD: HIPÓTESES - Hypothesis-Driven Development - Levantamento de hipóteses que

    buscam a solução de um problema - Time multidisciplinar como forma de ampliar conhecimento - Source
  6. TIMEBOXING - Lista de hipóteses a explorar - Associar uma

    janela de tempo ao desenvolvimento, e se não obter bons resultados, trocar para outra hipótese - Voltar para hipóteses anteriores conforme sobrar o tempo
  7. TECNOLOGIAS - Python - possui vários módulos que auxiliam desenvolvimento

    com inteligência artificial - Jupyter Notebook - ferramenta python para desenvolver estudos de hipóteses
  8. HIPÓTESES DESENVOLVIDAS - Estudo do dataset disponível - Preços fora

    do padrão em alimentação - Distância viajada e gastos - CNPJ inválido - Valores máximos mensais
  9. CICLO DE DESENVOLVIMENTO - Jupyter notebook com análise inicial -

    Script para análise de toda a base de dados - Treinamento de um modelo inicial - Novo treinamento após período de tempo