MODELAGEM PREDITIVA DE IMPRESSÕES COM SKLEARN E GRADIENT BOOSTING

UMA ABORDAGEM PRÁTICA

  • Mário Sérgio Martinelli Medina
  • Rodrigo de Oliveira Gonçalves
  • Wellington Vida Leal
  • Fernanda Sabião Espinhara
  • Rodrigo Henrique Cunha Palácios
  • André Roberto Ortoncelli
Palavras-chave: Inteligência Artificial, Outsourcing de Impressão, Gradient Boosting, Scikit-Learn, Python.

Resumo

Este estudo propõe a utilização de técnicas de Inteligência Artificial (IA), implementadas em Python com a biblioteca scikit-learn, para prever a demanda de impressões em uma Instituição Pública de Ensino Superior. Com o objetivo de facilitar processos de licitação para serviços de outsourcing de impressão, foi desenvolvido um modelo de aprendizado de máquina supervisionado baseado em Gradient Boosting, um método de ensemble. Este modelo utiliza dados históricos de impressões para estimar com precisão a quantidade de impressões a serem geradas em períodos futuros. Espera-se que essa abordagem proporcione uma base sólida para a tomada de decisões estratégicas relacionadas à gestão de recursos e contratação de serviços de impressão, otimizando a eficiência operacional e financeira da instituição.

Referências

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Publicado
2024-08-14